基于PCA-KLD與深度學(xué)習(xí)的供輸彈系統(tǒng)故障預(yù)示研究.pdf

1、供輸彈系統(tǒng)承擔(dān)著火炮等武器系統(tǒng)的核心工作任務(wù)，其動(dòng)作卡滯故障嚴(yán)重制約戰(zhàn)機(jī)的把握，所以對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測并對(duì)潛在故障進(jìn)行預(yù)示意義重大。
　　本文對(duì)中口徑轉(zhuǎn)管火炮供輸彈系統(tǒng)的工作原理、常見故障進(jìn)行了分析，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行測點(diǎn)布置與多場信號(hào)采集。針對(duì)其多場信號(hào)存在高噪聲的問題，采用了基于雙正交樣條小波的自適應(yīng)分塊閾值降噪法，該方法核心為將Stein無偏風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)作為約束條件，對(duì)閾值和鄰域分塊長度進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)選。該方法相比分塊閾值和相鄰系數(shù)小

2、波降噪，對(duì)微弱沖擊保留情況最好，且與仿真沖擊信號(hào)的相關(guān)系數(shù)最大、均方根誤差最小，且可突出實(shí)測信號(hào)中1～10倍工頻頻譜能量。之后針對(duì)供輸彈系統(tǒng)信號(hào)中成分復(fù)雜的問題，運(yùn)用主成分分析(PCA)與輪廓似然率相結(jié)合的方法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，在抑制冗余成分的同時(shí)保證故障識(shí)別的敏感度，并通過簡單均勻分布模擬數(shù)據(jù)對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。接著闡述了潛在故障預(yù)示的思路:通過參照工況構(gòu)建PCA模型，找出未知工況與參照工況在主成分軸上潛分?jǐn)?shù)分布的概率密度函數(shù)

3、間的差異，并通過Kullback-Leibler散度(KLD)進(jìn)行表征。之后對(duì)KLD的潛在故障識(shí)別能力進(jìn)行了驗(yàn)證:發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)概率分布未知的情況下，KLD比威克森等級(jí)和檢驗(yàn)表現(xiàn)出更好的潛在故障識(shí)別能力。之后在雙正交樣條小波框架內(nèi)設(shè)置了小波的選取準(zhǔn)則，并對(duì)供輸彈系統(tǒng)實(shí)測信號(hào)構(gòu)建小波時(shí)頻圖作為PCA-KLD法的輸入數(shù)據(jù)。由于信號(hào)頻譜能量主要集中于倍工頻序列頻率點(diǎn)，故將倍工頻序列轉(zhuǎn)化為尺度序列，代入到小波時(shí)頻圖的計(jì)算中。之后通過三種正常工況數(shù)據(jù)