【摘 要】
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为提高电子装备故障预测结果的准确性，提出一种基于Bi-LSTM的电子装备故障预测方法。首先，在研究长短时记忆网络（LSTM）的基础上，提出将双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）应用于电子装备故障预测，并给出基于Bi-LSTM的故障预测方法；其次，研究了模拟电路健康度的提取方法，并以某雷达带通滤波放大器的模拟电路为例开展基于仿真数据的故障预测研究；最后，将基于Bi-LSTM的故障预测方法应用于雷达发
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为提高电子装备故障预测结果的准确性，提出一种基于Bi-LSTM的电子装备故障预测方法。首先，在研究长短时记忆网络（LSTM）的基础上，提出将双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）应用于电子装备故障预测，并给出基于Bi-LSTM的故障预测方法；其次，研究了模拟电路健康度的提取方法，并以某雷达带通滤波放大器的模拟电路为例开展基于仿真数据的故障预测研究；最后，将基于Bi-LSTM的故障预测方法应用于雷达发射机的三组状态监测数据中，开展基于实际数据的故障预测研究。通过电子装备仿真数据案例和实际数据案例中的对比分析，说明基于Bi-LSTM的故障预测方法明显优于循环神经网络（RNN）和LSTM，能够提高电子装备故障预测准确性。
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