【摘 要】
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如今,各个国家对自己的国防力量关注度不断提高。随着各种技术力量的日益发展,控制坦克发挥其最大效能的火控系统,其控制方式逐渐多样、内部结构也越发复杂。火控系统中的炮控系统是装甲车辆武器装备中作为火力打击核心部件不可缺少的一部分,它对稳定火炮、炮塔以及瞄准镜起到关键作用,若是可以对其提前进行评估、诊断或预测处理,便可以极大程度的保障装甲车辆在战场上的生存能力及攻击效率,具有极高的研究价值。本文针对炮控
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如今,各个国家对自己的国防力量关注度不断提高。随着各种技术力量的日益发展,控制坦克发挥其最大效能的火控系统,其控制方式逐渐多样、内部结构也越发复杂。火控系统中的炮控系统是装甲车辆武器装备中作为火力打击核心部件不可缺少的一部分,它对稳定火炮、炮塔以及瞄准镜起到关键作用,若是可以对其提前进行评估、诊断或预测处理,便可以极大程度的保障装甲车辆在战场上的生存能力及攻击效率,具有极高的研究价值。本文针对炮控分系统的故障预测与健康管理关键方法开展技术研究,完成的主要工作包括如下几个方面:一、建立了一种基于相关向量机的炮控分系统状态评估模型。炮控分系统的数据参数种类繁多,为了避免在使用模型处理的过程中出现高维度灾难性问题,采用灰关联的属性约简方法剔除冗余属性。相关向量机核参数直接影响着模型的处理结果,人为赋值太具主观性,因此采用模拟退火天牛须优化的多分类相关向量机,以此模型进行评估工作,以此提高评估准确率。二、针对数据中可能存在缺失的情况,建立了一种数据填补的相关向量机的炮控分系统故障诊断模型。首先利用模拟退火天牛须优化的相关向量机进行缺失数据的参数预测,借助预测得到的单一因素和相关因素预测值进行组合,转换为最终预测值,使用最终预测值补齐数据集,通过与评估模型相似的多分类相关向量机模型作为故障诊断模型,可以实现多故障的识别,能够获得较精确的诊断结果。三、建立了一种基于相关向量机的炮控分系统故障预测模型。针对信号值中存在系统发展规律不明显的问题,采用灰色数据生成的方法来增强数据间的关联性。通过模拟退火粒子群优化改进核函数的相关向量机预测模型进行属性参数的变化趋势预测,并计算更新后的数据集与初始数据集之间是否具备相关性,从而决定是否更新趋势预测模型。借助预测的参数值重构样本集,继而进行故障诊断操作,从而达到故障预测的效果。以炮控分系统的炮控箱与陀螺仪组两个核心部件作为研究对象,借助传感器获取的历史数据集,对本文提出的炮控分系统状态评估、故障诊断及故障预测模型进行了验证。经过各个实验证明,文中所提的状态评估方法可以替代以往主观性太强的方法,基于数据驱动的方式进行炮控箱的状态评估,具有较好的评估效果;所提的故障诊断方法解决了样本数据缺失条件下诊断过程较难的问题,提高了诊断的正确率。对提出的故障预测方法,先通过属性趋势预测各指标参数值,再借助诊断模型利用预测值实现故障预测的效果。文中所提的三种模型,在炮控分系统的子部件中均得以验证,给技术保障人员提供了支持,在维修保养方面大大减少了时间的浪费,在武器装备的PHM技术方面有继续研究的价值。
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