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IGWO-SVM在火控系统故障预测中的应用
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
李英顺;周通;刘海洋;姚兆;田宇
作者机构：
北京石油化工学院信息工程学院,北京 102617;沈阳顺义科技有限公司,辽宁沈阳 110000;陆军装甲兵学院士官学校,吉林长春 130117
文献出处：
引用格式：
[1]李英顺;周通;刘海洋;姚兆;田宇-.IGWO-SVM在火控系统故障预测中的应用)[J].火炮发射与控制学报,2022(06):57-63
A类：
DLH,灰狼搜索算法
B类：
IGWO,火控系统,系统故障,故障预测,炮控系统,综合控制,控制部件,系统测试,数据量,搜索策略,改进的灰狼算法,算法优化,优化支持向量机,模型预测方法,原始数据,灰色关联度分析,分析处理,数据参数,约简,测试集
AB值：
0.242039
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