本文關鍵詞：基于多智能體遺傳算法優(yōu)化的航空電子設備狀態(tài)組合預測

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【摘要】：針對傳統(tǒng)單一預測方法預測航空電子設備狀態(tài)的不足,提出了將隱馬爾可夫模型(HMM)和最小二乘支持向量機(LS-SVM)相結合的組合預測方法。采用多智能體遺傳算法(MAGA)對HMM參數(shù)進行訓練優(yōu)化,克服了Baum-Welch算法易陷入局部最優(yōu)解的缺陷,并在HMM建模過程中引入狀態(tài)條件概率,以降低不確定性因素造成的影響。采用MAGA估計LS-SVM模型參數(shù),并在參數(shù)估計的過程中采用剪枝法實現(xiàn)LS-SVM的稀疏性,從而達到提高LS-SVM泛化性能的目的。在此基礎上構建了航空電子設備狀態(tài)組合預測模型。實例分析結果驗證了組合預測模型在預測精度、計算速度和穩(wěn)定性方面的優(yōu)勢。
【作者單位】： 海軍航空工程學院兵器科學與技術系;海軍航空工程學院科研部;
【關鍵詞】： 飛行器儀表、設備 參數(shù)估計 隱馬爾可夫模型 最小二乘支持向量機 多智能體遺傳算法 狀態(tài)預測
【基金】：總裝備部基礎科研項目(2014年)
【分類號】：V243;TP18
【正文快照】： 0引言狀態(tài)預測技術是故障預測與健康管理的核心技術之一,它以設備當前的狀態(tài)為起點,結合設備的結構特性、參數(shù)和歷史狀態(tài),對設備未來任務段內(nèi)可能出現(xiàn)的故障進行預測、分析和判斷,給出狀態(tài)可能的發(fā)展趨勢及故障后果,以便在任務開始之前消除潛在故障。目前,狀態(tài)預測方法主要分

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本文編號：614056