基于免疫神经网络的航空设备故障预测研究

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (20): 231-233.

基于免疫神经网络的航空设备故障预测研究

胡雷刚1，肖明清1，谢斓2

1.空军工程大学自动测试系统实验室，西安 710038
2.解放军四五八医院信息科，广州 510600

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-07-11 发布日期:2011-07-11

Prognostics for aeronautic equipments based on immune neural network

HU Leigang1，XIAO Mingqing1，XIE Lan2

1.ATS Lab，Air Force Engineering University，Xi’an 710038，China
2.Department of Information，458th Hospital of PLA，Guangzhou 510600，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-07-11 Published:2011-07-11

摘要/Abstract

摘要： 为解决武器装备全寿命周期费用高、经济可承受性差的难题，开展航空装备的故障预测技术研究。采用免疫算法改进隐含层激励函数得到免疫神经网络，用以进行装备特征参数的跟踪预测，结果表明免疫算法改进的神经网络可在故障前3小时实现预测，较BP网络性能有较大改善。

关键词: 故障预测, 免疫算法, 免疫神经网络

Abstract: To reduce the entire life cycle cost of weapon system and enhance their affordability，technology of fault prediction is studied for aeronautic equipment.The immune algorithm is used to ameliorate the activation function of hide layer.Then Immune Neural Network（INN） is got to track and predict the characteristics parameters of equipments.Results show that the improved neural networks can archive fault prediction 3 hours before the time point of faults respectively，and the networks’ performances are improved significantly compared with the BP neural network.

Key words: fault prediction, Immune Algorithm（IA）, Immune Neural Network（INN）

胡雷刚1，肖明清1，谢斓2. 基于免疫神经网络的航空设备故障预测研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(20): 231-233.

HU Leigang1，XIAO Mingqing1，XIE Lan2. Prognostics for aeronautic equipments based on immune neural network[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(20): 231-233.

[1]	余萍，曹洁. 深度学习在故障诊断与预测中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 1-18.
[2]	曹林，王之腾，陈亮，李洪顺，高申，张自立. 基于改进量子免疫算法的神经网络集成[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(22): 142-147.
[3]	董峰1，周鹏旭2. 面向云计算平台的多层免疫入侵检测模型[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(21): 101-104.
[4]	李春晓. 复杂设备故障预测可拓聚类分析模型[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(11): 129-134.
[5]	李雪竹. 基于免疫萤火虫算法的RFID仓储车辆动态调度[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(6): 235-239.
[6]	陈云芳，王舒雅. 免疫算子对种群多样性的影响分析[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(20): 68-73.
[7]	秦兴生，胡觉亮，丁佐华. 基于神经网络集成的软件故障预测及实验分析[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(10): 44-47.
[8]	李睿，毛莉，张九蕊. 基于混沌免疫遗传优化的粒子滤波重采样[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(6): 209-212.
[9]	李国平. 面向多峰函数优化的PASFLI算法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(21): 199-203.
[10]	贾亚军，丛爽. 基于相似性矢量距选择的改进人工免疫算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(6): 26-29.
[11]	钱淑渠，武慧虹. 基于模拟退火选择的动态免疫算法及其应用[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(36): 57-60.
[12]	闫涛. TD-SCDMA基站选址的免疫优化实现[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(31): 206-208.
[13]	郝建东，毛力，王晓锋. 融合免疫-蚁群的Ad Hoc网络QoS多播路由[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 100-102.
[14]	景博1，杨洲1，张劼1，2，周宏亮1. 故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(21): 23-27.
[15]	李贞双，李争艳. 基于云模型的量子免疫优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(21): 123-125.