基于RBF神经网络的某复杂装备故障预测方法

摘要

某复杂装备的工作状态直接影响着部队的战斗力,对其进行科学的故障预测尤为重要.针对装备的非线性和复杂性,提出RBF神经网络模型的故障诊断和预测方法,确保了故障预测的准确度.利用神经网络的非线性建模能力,在装备的关键监测点建立故障诊断器,通过神经网络的训练学习,确定需要的参数估计,根据模型的输出值来判断故障.仿真结果表明,改进方法的预测结论与实际情况基本一致,可为解决同类问题提供有价值的借鉴.