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摘要
为了提升重载型AGV故障预测能力，通过研究AGV航迹推算系统，提取与建模编码器、陀螺仪故障信息，提出了基于WMFO-BP神经网络的重载AGV定位传感器故障预测算法。WMFO算法是在飞蛾扑火算法（MFO）的基础上进行改进，增加了动态调整权重；对比改进后的WMFO算法与MFO、PSO、SCA算法，结果表明，WMFO的收敛精度更高、稳定性更好。通过AGV的实测结果表明，基于WMFO-BP神经网络的重载AGV定位传感器故障预测误报率为0.17%，漏报率为0.13%，故障预测准确度有显著提升，且抗干扰能力强，具有较高的工程应用价值。
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单位河南省广播电视大学
