张经伟
- 作品数：4 被引量：18H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 基于BP神经网络的电子设备故障诊断技术被引量：3
- 2014年
- 故障诊断涉及模式分类与识别问题,神经网络对外界输入样本有很强的识别分类能力,能很好地实现非线性曲面的逼近。因此神经网络在设备故障诊断中能很好地得到应用,BP神经网络是目前最为广泛和成功的神经网络之一。介绍了BP神经网络在电子设备故障诊断技术中的应用,讨论了BP神经网络的算法和改进算法及其诊断过程,并对某型电台的故障诊断进行了MATLAB仿真。
- 张经伟鞠建波单志超
- 关键词：BP神经网络故障诊断MATLAB
- 某型电台智能故障诊断系统模型研究被引量：1
- 2015年
- 针对某型电台的智能故障诊断,提出了故障树与BP神经网络相结合的诊断系统模型。BP神经网络的参数由故障树提取,具体诊断时,首先通过对发生的故障与故障实例库进行匹配,如果匹配成功,找出已有故障的维修策略,如果不匹配,则进入BP神经网络模块对新发生的故障进行诊断。结合这两种方法的电台故障诊断系统诊断速度快,准确率高,实用性强,在机载电子设备故障诊断中具有良好的应用前景。
- 张经伟鞠建波
- 关键词：故障诊断FTABP神经网络
- 基于LIB-SVM的电子设备故障预测方法研究被引量：7
- 2015年
- 为及时了解电子设备的运行状态,实现电子设备未来某时刻故障预测,将"事后维修"转变为"事前预防",在统计学习理论(SLT)的基础上,采用LIB-SVM支持向量回归方法,对小样本、非线性条件下的数据进行拟合,并根据自动测试设备(ATE)测得的实际数据及专家经验,对该方法进行了验证;经实验证明,该方法是可行的、有效的,对电子设备的故障预测具有较高的准确度。
- 赵玉刚鞠建波张经伟
- 关键词：故障预测支持向量机
- 基于隶属度函数的电子设备故障预测研究被引量：8
- 2015年
- 针对当前电子设备模块化方向发展现状,及时了解电子设备的运行状态,预防故障并缩短维修时间,采用模糊隶属度函数的方法,将设备的模糊状态进行量化,引入可信度因子及有关融合算法对以上数据进行处理,最后根据自动测试设备(ATE)测得的数据及专家经验,对该方法进行了验证;经实验证明,该方法是可行有效的,对电子设备的故障预测具有较高的准确度。
- 赵玉刚鞠建波张经伟
- 关键词：故障预测故障机理隶属度函数特征参数
