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| 稿件标题： | 一种基于IBKA-GBDT的火控系统故障预测方法 |
| 稿件作者： | 于昂1，李英顺1，郭占男2，曹胜冲1，赵恒1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.12.021 |
| 科学编辑： | 张杨 （海军研究院空中所 工程师） |
| 栏目名称： | 装备理论与装备技术 |
| 关键词： | 火控系统；故障预测；黑翅鸢优化算法；梯度提升决策树；灰色关联度分析 |
| 文章摘要： | 火控系统是坦克作战的核心组件，通过提供高精度目标打击、快速反应以及全天候作战支持，显著提升坦克的战场生存能力和作战效能，因此对其进行故障预测极为重要。为提高故障预测的准确性并减少成本，提出了一种基于混合策略改进的黑翅鸢算法优化梯度提升决策树的模型预测方法。采用灰色关联度方法处理原始数据，以减少数据冗余和降低维度，并选择关联度高的属性来构建数据集。引入Logistic混沌映射、螺旋搜索策略以及三角形游走策略对黑翅鸢算法进行改进，进一步优化梯度提升决策树关键参数，构建故障预测模型实现对预测数据的故障预测。同时，选取火控系统电气部件试验台采集的信号数据作为实验对象，设置相同参数与传统梯度提升决策树、鲸鱼优化算法和黑翅鸢优化算法优化的梯度提升决策树模型进行实验对比。实验结果表明，该方法能够快速准确地对处理后的数据集进行故障预测，平均准确率达到了96.74%，为火控系统的后续维护和维修提供了重要依据。 |
| 稿件基金： | 辽宁省“兴辽英才计划”项目（XLYC1903015） |
| 引用本文格式： | 于昂，李英顺，郭占男，等.一种基于IBKA-GBDT的火控系统故障预测方法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(12)：169-177. YU Ang, LI Yingshun, GUO Zhannan, et al.A fire control system fault prediction method based on IBKA-GBDT［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(12)：169-177. |
| 刊期名称： | 2024年12期 |
| 出版时间： | 2024年12月 |
| 收稿日期： | 2024-08-05 |
| 修回日期： | 2024-09-20 |
| 录用日期： | 2024-10-08 |
| 上线时间： | 2024年12月30日 |
| 浏览次数： | 386 |
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