基于EMD和LSTM的火箭炮电气系统状态预测
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装备预研兵器工业联合基金(6141B012102)


State Prediction of Rocket Launcher Electrical System Based on EMD and LSTM
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    摘要:

    为对火箭炮电气系统状态进行预测,提出一种基于EMD-LSTM 的火箭炮电气系统状态数据预测方法。 针对火箭炮电气系统状态数据的变化特点,将经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)良好的滤波特性和 长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)优异的数据预测能力相结合,并进行预测分析实验。实验 结果表明:该方法预测的数据与原始数据之间的均方根误差值较小,且优于直接对原始数据进行预测的结果,能为 火箭炮电气系统故障预测提供可靠的数据。

    Abstract:

    In order to predict the state of the rocket launcher electrical system, this paper proposes a data prediction method based on EMD-LSTM. Aiming at the changing characteristics of the state data of the rocket launcher electrical system, empirical mode decomposition (EMD) and long short term memory network (LSTM) are combined, and predictive analysis experiments are performed. The experimental results show that the root mean square error between the data predicted by this method and the original data is smaller, and it is better than the result of direct prediction of the original data, so it can provide reliable data for the rocket launcher electrical system failure prediction.

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引用本文

张建新.基于EMD和LSTM的火箭炮电气系统状态预测[J].,2021,40(8).

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  • 收稿日期:2021-04-20
  • 最后修改日期:2021-05-25
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  • 在线发布日期: 2021-08-17
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