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公开(公告)号：CN113063314B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110308567.5
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113177349A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110308540.6
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种火炮发射系统装置MA‑BP神经网络的稳定性评估预测方法，尤其涉及通过MA‑BP神经网络进行火炮发射系统装置稳定性评估及预测，属于军事舰载应用领域，目的是解决现有技术中无法及时确定火炮发射装置的作战稳定性及稳定性预测的问题。该方法通过使用智能算法与BP人工神经网络和支持向量机的结合方式完成火炮发射装置的故障监测和稳定性预测，包括BP神经网络预测和猴群算法MA优化两部分；发明将智能算法和人工智能手段融入至仿真中填补了人工智能在舰载武器上的应用较少；另外在通过本发明火炮发射装置的设计及计算应用，保证了炮口振动量并实现完成机械补偿装置，从自动化角度提高毁伤概率和性能。
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公开(公告)号：CN113063314A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110308567.5
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 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。
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