摘要:
为实现ADS-B系统运行可靠性的综合评价,提出了一种基于T-S模糊神经网络的方法。以平均首次故障时间、平均故障间隔时间、平均维修时间、平均可用度和维修时间率5项可靠性评价指标作为输入向量。利用T-S模糊系统构建可靠性综合评价的非线性映射关系,经神经网络的自适应训练,调整模糊规则和隶属度函数,建立ADS-B系统运行可靠性的综合评价模型。实验仿真与应用情况表明,该方法可行、有效,并具有较高的计算稳定性、精确性和良好的泛化能力,且评价结果客观、准确可靠,可作为提高ADS-B系统运行可靠性的决策依据。
中图分类号: