【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第1期 14-17页,共4页

【作 者】： 黄波 ; 丁浩 ; 张孝芳 ; 衡辉

【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。