[发明专利]基于SVM和GA-SVM支持向量机的火炮发射系统故障诊断方法

说明书

本发明提出一种基于SVM和GA‑SVM支持向量机的火炮发射系统故障诊断方法，尤其涉及SVM和GA‑SVM支持向量机针对火炮发射装置故障诊断的方法，属于军事自动化领域；为了解决火炮发射装置致身管温度过高、击发次数过大和击发速度过导致的故障问题，基于SVM和GA‑SVM支持向量机的火炮发射系统故障诊断方法，故障诊断过程包括结合SVM支持向量机来对火炮发射装置的身管构件和开关闭锁机构进行故障监测；以及通过多分类器将故障区进行故障监测；本发明能够准确确定故障出现的位置和具体故障的名称，相比于人工实时诊断，具有自动化程度高，耗时短，在实际战场中能高效地完成故障维修工作，确保火炮发射装置的使用顺利。

技术领域

本发明是一种基于SVM和GA-SVM支持向量机的火炮发射系统故障诊断方法，尤其涉 及SVM和GA-SVM支持向量机针对火炮发射装置故障诊断的方法，属于军事自动化领域。

背景技术

火炮发射装置在工作过程中会出现间歇性、偶然性、随机性的击发条件，这很可能导 致身管温度过高、击发次数过大、击发速度过快等恶劣工况的出现，因此会出现不同种类 型的反映在身管和开关闭锁机构上的故障；

从理论角度分析了火炮发射装置工作过程和工作原理，并主要对发射装置的身管和 开关闭锁机构进行了重点故障影响因素分析。但是影响三类典型故障的关键参数与故障 类型和稳定性参数之间的定性关系是关键问题。

因此将根据火炮发射装置不同部位引发的不同类型的典型故障与故障参数的关系入 手，使用支持向量机(SVM)来对某型号火炮发射装置的身管机构和开关闭锁机构分别进 行故障监测，通过多分类器将不同种类故障区分开来，以达到一个准确的故障监测结果， 分析故障监测结果和探究新的可以优化的智能算法，通过两者之间的对比实现故障监测系 统的自动化、准确化目标。

发明内容

为了解决火炮发射装置致身管温度过高、击发次数过大和击发速度过导致的故障问 题，本发明提供了一种基于SVM和GA-SVM支持向量机的火炮发射系统故障诊断方法，本发明的具体方案如下：

基于SVM和GA-SVM支持向量机的火炮发射系统故障诊断方法，故障诊断过程包括结 合SVM支持向量机来对火炮发射装置的身管构件和开关闭锁机构进行故障监测；以及通过 多分类器将故障区进行故障监测；

算法过程包括遗传算法GA优化部分和SVM支持向量机分类部分，具体方法步骤如下：

步骤一，进行击发数据输入与预处理；

步骤二，对火炮故障诊断并确定SVM分类器模型；

步骤三，初始化超平面方位和位移；

步骤四，通过所述的遗传算法GA优化部分进行超平面位置确定；

步骤五，获取最优核函数；

步骤六，循环计算核函数误差，最终输出火炮故障诊断结果。

进一步地，所述的数据输入，包括身管构件故障和开关闭锁机构故障；

所述的身管构件包括身管裂纹故障、内膛磨损故障和身管变形故障的数据；其中身管 裂纹故障数据包括射速、火炮发射装置击发次数和应力强度因子；内膛磨损故障数据包括 弹丸运动的速度和身管的温度；身管变形故障数据包括炮口振动和身管支撑位置的横向位 移；

所述的开关闭锁机构故障，包括摩擦片磨损过度故障数据和开关闭锁机构变形故障数 据；其中摩擦片磨损过度故障数据包括火炮发射装置射速和火炮发射装置击发次数；开关 闭锁机构变形故障数据包括后坐力和贴膛阻力。

进一步地，在步骤二中，模型确定是指将步骤一获得的参数结合成参数组进行故障监 测；首先通过前期获取100组参数火炮发射装置作为实际测试参数，然后对参数进行整 理后形成80组训练组和20组预测组，进行SVM故障监测；