基于改进PCA的导弹装备健康表征参数提取方法
Systems Engineering and Electronics（2022）
Abstract
针对导弹装备健康状态信息复杂且相互交融、健康表征参数难以提取的问题,提出一种基于改进主成分分析(principal component analysis,PCA)的装备健康状态低维敏感表征参数的确定方法.该方法先开展装备扩展故障模式及影响分析,构建初始高维特征参数集,再利用改进PCA对参数集进行降维处理,在最大化高维表征参数全局特征方差的目标下,提取出非线性表征参数子集.将该方法应用到导弹舵机健康评估实验中,使用故障注入模拟设备进行验证.结果表明,采用所提方法提取的健康表征参数对舵机健康状态识别准确率高,说明所提方法在提取导弹装备健康表征参数中具有明显的优越性.
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