基于改进PCA的导弹装备健康表征参数提取方法

来源：系统工程与电子技术杂志2022年第10期北京时间：

作者：郭璐, 刘晓东, 魏东涛, 朱璞

单位：1. 空军工程大学装备管理与无人机工程学院, 陕西 西安 710051；2. 江南机电设计研究所, 贵州 贵阳 550009；3. 空军勤务学院, 江苏 徐州 221000

摘要：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。

关键词：导弹装备,健康管理,表征参数,改进主成分分析,舵机

基金资助：国防科工局重大基础科研项目(JCKY2017204A011)