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摘要
ZTZ96A坦克是我国的主战装备,其智能故障诊断一直是部队亟待解决的问题,因此本文研究的目的在于解决其智能故障诊断难的问题。在ZTZ96A坦克炮控系统故障诊断中,可使用的样本有限,故障特征又都呈现出非线性的特点,并且故障都很难被定位到具体位置。基于以上问题,本文提出一种基于改进支持向量机的ZTZ96A坦克炮控系统故障诊断的方法。该方法首先对ZTZ96A坦克炮控系统历史运行数据进行预处理,然后使用PCA方法对ZTZ96A坦克炮控系统参数数据进行特征提取,其次根据提取的特征数量和故障模式数量建立决策模型,利用处理好的历史运行数据对其进行训练,最后使用两种模型性能评价指标对训练好的模型进行性能评价。实验结果表明该方法的诊断精度高、误差小、速度快。实车应用表明该方法能够获得非常好的学习和扩展能力、置信度高、可行性强。
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