IGWO-SVM在火控系统故障预测中的应用 |
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作者姓名: | 李英顺 周通 刘海洋 姚兆 田宇 |
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作者单位: | 1. 北京石油化工学院信息工程学院;2. 沈阳顺义科技有限公司;3. 陆军装甲兵学院士官学校 |
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基金项目: | 辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC1903015); |
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摘 要: | 炮控箱是炮控系统的综合控制部件,与炮控系统的各个部件都有关系,对其进行故障预测至关重要。针对炮控系统测试信号成分复杂、数据量少的问题,提出一种基于DLH搜索策略改进的灰狼算法优化支持向量机的模型预测方法。对采集的原始数据进行灰色关联度分析处理,实现对原始数据参数的约简,选出灰色关联度较高的属性参数构建数据集;采用DLH搜索策略改进的灰狼搜索算法优化支持向量机的参数,对数据集进行训练,实现对测试集的故障预测。实验结果表明,该方法在炮控系统故障预测中,能够提高对处理后数据集预测的准确率,可以对火控系统的维护、维修和更换提供依据。
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关 键 词: | 故障预测 DLH搜索策略 灰狼搜索算法 支持向量机 灰色关联度 火控系统 |
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