武器工业与军事技术论文_基于支持向量数据描述

文章摘要:针对火炮自动机故障状态监测问题，提出了一种基于支持向量数据描述的故障状态监测模型。利用搭建的自动机振动测试平台获取自动机振动信号，采用变模态分解方法将振动信号分解为多个本征模态分量，计算各个分量的样本熵值作为故障特征，并以正常状态下的自动机故障特征为训练样本进行SVDD模型的训练，训练过程中根据模型特点找到合适的模型参数，完成自动机状态监测模型的构建。在自动机测试平台上设置多种预制零件故障进行模型的验证，结果表明，所建立的状态监测模型对异常状态的发生有很强的敏感性，具有较高的检测准确率；同时设计了关重件模拟性能退化试验，试验结果验证了所提出的模型具有良好的早期故障检测能力，可较为准确的反映自动机故障性能退化过程，可为火炮自动机故障状态监测提供一定的借鉴和指导意义。

文章关键词:

论文作者:陈敬文³ 

论文分类号:E924

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