基于人工神经网络的短波电台故障诊断系统的设计与研究

摘要：

　　人工神经网络(ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。人工神经网络为现代复杂大系统的故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段短波电台故障诊断部分是一个极其复杂的非线性系统，客观上要求建立非线性模型。利用经过训练的人工神经网络对短波电台故障进行分析、检测和监控并预测某些零部件的疲劳寿命。本文通过对人工神经网络的研究，创建了基于ANN的短波电台故障维修的一种理论学习方法和实际修理途(径)，它必(将)大大提高针对于短波电台的战术保障和故障诊断与维修的效率。

关键词： 短波电台 故障诊断系统 模拟实验 人工神经网络

作者: Na Dantong 那丹彤 Zhao Weikang 赵维康 Gao Qiang 高强 Zhao Haishan 赵海山

作者单位: Armor Technique Institute of PLA, Changchun, China 国人民解放军装甲兵技术学院,长春,中国,130117 Armor Technique Institute of PLA, Changchun, China;Changchun University of Science and Technology, C 中国人民解放军装甲兵技术学院,长春,中国,130117;长春理工大学,长春,中国,130117 Armor Technique Institute of P Armor Technique Institute of PLA, Changchun, China 中国人民解放军装甲兵技术学院,长春,中国,130117

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届人-机-环境系统工程大会

会议地点: 辽宁丹东

会议语种:中文

页码: 110-113

在线出版日期: 2009-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）