【摘 要】
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航天继电器这类一次性使用且长期处于密封状态的产品,为保证其各阶段始终保持在备用激活状态,有必要对继电器的贮存寿命进行预测。河北工业大学电器研究所对某型号100台继电
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD20155051)
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航天继电器这类一次性使用且长期处于密封状态的产品,为保证其各阶段始终保持在备用激活状态,有必要对继电器的贮存寿命进行预测。河北工业大学电器研究所对某型号100台继电器的800对触点进行了长期的加速寿命贮存试验,在此基础上,本文选取恒定温度条件125℃,对多组触点的23周的释放电压参数数据进行分析,建立GM(1,1)模型和BP神经网络模型对航天继电器的贮存寿命进行预测,分析两种方法的预测数据,继而建立GM-BP滚动模型预测贮存寿命,结果表明结合灰理论和神经网络理论的GM-BP滚动模型预测数据的平稳性明显优于单独的2种模型。
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