首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

IGWO-SVM在火控系统故障预测中的应用
作者姓名:李英顺  周通  刘海洋  姚兆  田宇
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
基金项目:辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC1903015);
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。

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
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号