论文摘要
提出了一种飞行器健康状态的智能预测方法,用于飞行器实时控制健康预测,是一种实时在线健康预测算法。该方法改变了传统飞行器事后补救的健康处置方案,采用实时输出飞行器的健康预测值。包括5个模型:飞行器数据模拟模型、基于RNN和LSTM的数据集正样本训练预测模型、基于灰色模型的预测模型、组合预测模型,以及健康度计算模型。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张英,韦闽峰,高晓颖,王世会,曹健,张兴
关键词: 神经网络,健康预测,飞行器
来源: 航天控制 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 北京大学软件与微电子学院,北京航天自动控制研究所,宇航智能控制技术国家级重点实验室,北京理工大学自动化学院
分类号: TP183;V267;V467
DOI: 10.16804/j.cnki.issn1006-3242.2019.06.005
页码: 24-28+65
总页数: 6
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