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作者：孟新冉;李英顺;王德彪;杨松;
单位：沈阳工业大学化工过程自动化学院;大连理工大学控制科学与工程学院;沈阳顺义科技股份有限公司;
摘要：陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号，同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号，在整个火控系统中发挥着非常关键的作用，因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性，提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群，在发现者位置更新时，引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想，在追随者更新位置时，引入Levy飞行策略，建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度，同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比，实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。
关键词：Circle混沌映射;;故障预测;;火控系统;;BP神经网络;;麻雀搜索算法
基金资助：辽宁省重点科技计划(2022JH1/10400007)
