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基于深度学习的某型远火武器系统故障诊断方法研究
文献摘要：
远火武器系统是我国陆军现代化、 成建制的武器系统,由于其构造复杂,参训人员在进行训练时,装备一旦发生故障,很难及时有效地排除和维修.从复杂武器装备故障诊断和健康管理出发,结合远程火箭炮武器系统装备结构特点与深度学习的优势,借助远火半实物仿真训练模拟器,通过研究故障机理建模、故障模拟、数据处理,采用卷积神经网络的学习算法对武器装备进行故障诊断.与深度学习中其他神经网络相比,实验证明该方法准确性高,对于远火武器系统的故障诊断具有重要意义.
文献关键词：
远火武器系统;深度学习;故障诊断;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李思雨;王沁蓉;黄少罗;姚恺;刘华清
作者机构：
陆军工程大学石家庄校区, 河北 石家庄 050003;西北大学 信息科学与技术学院, 陕西 西安 710068;武警山西省总队, 山西 太原 030012
文献出处：
引用格式：
[1]李思雨;王沁蓉;黄少罗;姚恺;刘华清-.基于深度学习的某型远火武器系统故障诊断方法研究)[J].火炮发射与控制学报,2022(05):72-76,83
A类：
远火武器系统,远程火箭炮武器系统
B类：
系统故障,故障诊断方法,国陆军,成建制,构造复杂,训人,武器装备,半实物仿真,仿真训练,模拟器,故障机理,机理建模,故障模拟
AB值：
0.22461
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