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作者：沈延安;陈强;杨克泉;
单位：陆军炮兵防空兵学院;
摘要：针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题，提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进效果，以及比较LVQ、BP、传统SOM、PSO+SOM神经网络的故障诊断效果，结果表明PSO+SOM神经网络的故障诊断模型具有适度值小、判别时间短、迭代次数少、准确率高、收敛速度快的优点，为实现无人机装备故障智能诊断提供一种高效的方法。
关键词：无人机;;SOM神经网络;;PSO算法;;智能化;;故障诊断
