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时间:2019-10-13
《航天继电器贮存寿命组合预测模型研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、河北工业大学城市学院毕业设计说明书作者:梁凯学号:135600系:电气工程专业:电气工程及其自动化题目:航天继电器贮存寿命的组合预测模型研究指导者:李文华教授(姓名)(专业技术职务)评阅者:刘帼巾(姓名)教授(专业技术职务)2017年5月19日毕业设计(论文)中文摘要航天继电器贮存寿命的组合预测模型研究摘要随着我国航天事业的迅速发展,继电器被广泛应用于航天控制系统中,因此对继电器的可靠性有了更高的要求。航天继电器长期处于贮存状态,可能会有15・20年甚至更长的贮存寿命,为保证继电器始终保持在激活状
2、态,对继电器贮存寿命进行预测有非常实际的意义。论文首先阐述课题的研究背景以及国内外发展的现状,应用小波阈值去噪方法对航天继电器贮存寿命的原始数据进行预处理。其次建立航天继电器贮存寿命的灰色系统理论预测模型、神经网络预测模型。分析预测结果,对模型进行误差评价,根据结果对比,得出优缺点并进行改进。最后建立航天继电器贮存寿命组合模型来预测航天继电器的贮存寿命,运用Matlab软件进行灰色神经网络仿真预测,提高预测模型的精度。关键词:航天继电器贮存寿命灰色理论神经网络小波去噪组合预测模型毕业设计(论文)外
3、文摘要ResearchonCombinationForecastModelBasedonAerospaceRelayStorageAbstractWiththerapiddevelopmentofChinafsspaceindustry,relayiswidelyusedinaerospacecontrolsystem,thusithasahigherrequestforthereliabilityoftherelay.Aerospacerelayisalongtimeinstoragecondi
4、tion,theremaybe15to20yearsormuchlongerstoragelife.Inordertoensurethattherelayalwayskeepsintheactivatedstate,ithasverypracticalsignificancetopredictthestoragelifeofrelay.Thepaperfirstlyexpoundstheresearchbackgroundofthesubjectandthepresentresearchofdev
5、elopmentbothathomeandabroad,applyingthewaveletthresholddemisingmethodforaerospacerelaystoragelifetocopewiththeoriginaldatapreprocessing.Secondlyitestablishesaerospacerelaystoragelifepredictionmodelofgreysystemtheoryandneuralnetworkpredictionmodel.Base
6、dontheanalysisoftheresults,themodelevaluatestheadvantagesanddisadvantages,andthenitperfectsthemodel.Finallyaerospacerelaystoragelifecombinedmodelisestablishedtopredictthestoragelifeofaerospacerelay,usingMatlabsoftwaretofinishthegreyneuralnetworksimula
7、tionforecasttoimprovetheaccuracyofforecastingmodel.KEYWORDS:AerospacerelayStoragelifeGreytheoryNeuralnetworkWaveletthresholddenoisingCombinationforecastmodel目次1.弓丨言1.1航天继电器贮存寿命研究背景-1-1.2航天继电器贮存寿命研究状况-1-1.2.1国外研究现状-1-1.2.2e2e1.3课题研究内容及目的-2-2.航天继电器贮存寿命数
8、据预处理-3-2.1小波分析的由来-3-2.2数据获得与处理-4-2.3丿〉丄J—5—3.航天继电器贮存寿命单一预测模型・9・3」灰色预测模型-9-3.1.1灰色预测简介-9-3.1.2灰色预测建模-10-3.1.3<贝!J—12—3」.4Matlab仿真分析与总结-14-3.2BP神经网络预测模型-16-3.2.1人工神经网络模型的拓扑结构-16-3.2.2BP学习算法・18・3.2.3常用激励函数-18-3.2.4Matlab实现BP神经网络-19-4.贮存寿命灰色神经网络组合
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