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| 稿件标题： | 一种基于KPCA-ISSA-SVM的火控计算机电源故障诊断方法 |
| 稿件作者： | 高锦涛1，李英顺2，郭占男2，佟维妍1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.08.004 |
| 科学编辑： | 黄景德 博士 (珠海科技学院 教授、博导) |
| 栏目名称： | 装备可靠性工程专栏 |
| 关键词： | 故障诊断；火控系统；支持向量机；核主元分析；麻雀搜索算法 |
| 文章摘要： | 传统坦克故障诊断主要靠专家经验，投入人力大、花费时间长。为满足装甲装备的健康管理需求，提出了一种基于核主元分析和改进麻雀算法结合支持向量机的故障诊断方法。针对火控系统信号成分复杂、数据量少的问题，首先利用核主元分析降维提取故障数据的非线性特征，减少其他冗余特征对故障识别的影响，降低数据维度。引入混沌Tent映射和非线性惯性权重因子对麻雀搜索算法进行改进，优化支持向量机核心参数并建立故障诊断模型，同时与粒子群优化和鲸鱼优化的支持向量机模型进行实验对比。实验证明：该方法可以有效对坦克火控系统进行故障诊断，且在准确率和诊断效率方面性能较高。 |
| 稿件基金： | 辽宁省科学技术计划项目（22JH1/1040007） |
| 引用本文格式： | 高锦涛，李英顺，郭占男，等.一种基于KPCAISSASVM的火控计算机电源故障诊断方法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(8)：26-33. GAO Jintao, LI Yingshun, GUO Zhannan, et al.A fault diagnosis method for fire control systems based on KPCAISSASVM［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(8)：26-33. |
| 刊期名称： | 2024年08期 |
| 出版时间： | 2024年9月 |
| 收稿日期： | 2024-01-18 |
| 修回日期： | 2024-02-24 |
| 录用日期： | 2024-03-20 |
| 上线时间： | 2024年9月2日 |
| 浏览次数： | 747 |
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