基于遺傳優化最小二乘支持向量機的導引頭故障診斷

本文針對導彈導引頭的故障診斷問題，研究基于LSSVM的可實現多故障分類的故障診斷模型：a)應用一對一策略建立兩層15SVM的多類分類模型，并采用改進的投票決策法實現子分類器分類結果的融合；b)引入一種自適應變步長搜索策略對遺傳算法加以改進，克服了算法的早熟缺陷，提高了算法的搜索速度，在此基礎上應用該改進遺傳算法實現uS．vM參數的自動優選；c)建立了一種基于變步長遺傳算法的uSvM多故障診斷模型。應用某型雷達導引頭的故障數據進行仿真，實驗表明，該模型具有較好的診斷精度和訓練速度。