基于迁移学习与卷积神经网络相结合的火控计算机故障预测  

Fire Control Computer Fault Prediction Based on the Combination of Transfer Learning and Convolutional Neural Network

作　　者：武昭乾 佟维妍[1] WU Zhaoqian;Tong Weiyan

机构地区：[1]沈阳工业大学,辽宁辽阳111003

出　　处：《自动化应用》2021年第10期68-71,共4页Automation Application

摘　　要：火控计算机是步战车的重要组成部分,火控计算机的故障与否直接影响了步战车的作战能力,通过对火控计算机进行故障预测可以保证作战能力。针对火控计算机中的训练弹数据,利用卷积神经网络(CNN)建立故障预测模型,加入批标准化层提高训练效果;针对穿甲弹数据,对CNN模型进行迁移学习,以训练弹数据作为源域,穿甲弹数据作为目标域进行故障预测模型的调整。通过对结果的分析,证明所提方法可以有效地对火控计算机进行故障预测。

关 键 词：火控计算机 卷积神经网络 迁移学习 故障预测 

分 类 号：TJ811[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]