小波包与GWO-SVM：火炮随动系统故障诊断的创新策略

本文主要探讨了基于小波包和优化支持向量机的火炮随动系统故障诊断方法。火炮随动系统作为火炮武器装备的关键组件，其性能直接关系到武器的精准度和自动化水平，因此故障诊断对于提升武器装备的可靠性和安全性至关重要。研究者首先分析了火炮随动系统常见的故障模式，如伺服驱动器中的逆变器故障和减速器中的滚动轴承故障，强调了这些故障可能带来的影响。 作者利用MATLAB/Simulink平台构建了逆变器故障的模型并进行了仿真分析，以深入理解其工作原理和故障特性。接下来，引入了小波包技术，通过3层分解来提取信号特征，将小波包重构后的频带能量值作为特征向量，为支持向量机（SVM）的训练和测试提供了高效的数据基础。 针对支持向量机参数选择的问题，传统上依赖于经验和有限的数据支持，本文创新性地采用灰狼优化算法（GWO）对SVM的关键参数进行优化。通过结合实际实验数据，包括凯斯西储大学实验台数据和伺服驱动器仿真数据，进行了故障诊断的仿真验证，结果显示，基于小波包和GWO-SVM的方法在故障特征提取和故障识别方面表现出色，尤其在分类准确率上具有明显优势。 整个研究过程不仅涉及硬件建模和信号处理，还利用MATLAB的图形用户界面（GUI）工具设计了一个故障诊断系统，实现了特征提取和故障模式识别的功能。这个GUI系统的开发使得故障诊断过程更加直观和便捷，提升了人机交互体验，显示出了良好的实用性和易用性。 本论文提出了一种结合小波包分析和灰狼优化支持向量机的火炮随动系统故障诊断策略，旨在提高故障诊断的效率和准确性，对于提升武器装备的维护性能和作战效能具有实际价值。