【摘 要】
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随着电子技术的不断发展,航天和军事领域对火工品的安全性和可靠性提出了更高的要求。火工品作为武器系统的核心元器件,为弹药发射、目标物毁伤等发挥了非常重要的作用,一旦火工品发生失效,轻则导致武器系统失效,重则造成经济损失甚至人员伤亡,因此对火工品的失效评价具有非常重要的战略意义。本文以火工品起爆时的失效电流信号为研究对象,提出了一种基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划项目基金（编号:17JK0375）；
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随着电子技术的不断发展,航天和军事领域对火工品的安全性和可靠性提出了更高的要求。火工品作为武器系统的核心元器件,为弹药发射、目标物毁伤等发挥了非常重要的作用,一旦火工品发生失效,轻则导致武器系统失效,重则造成经济损失甚至人员伤亡,因此对火工品的失效评价具有非常重要的战略意义。本文以火工品起爆时的失效电流信号为研究对象,提出了一种基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的分类算法对火工品进行失效评价。本文的主要研究内容如下:首先,针对SVM模型采用默认参数时存在模型准确率低的问题,提出基于莱维飞行的粒子群（Levy-PSO）优化算法获取SVM模型参数的最优值。采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对SVM模型进行优化时,存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,对此本文提出莱维飞行（Levy）和粒子群算法相结合的改进优化算法。经仿真实验验证,基于Levy-PSO的SVM模型准确率大大提高。其次,针对传统火工品起爆装置存在体积大、通用性差、可移动性差等缺点,本文设计了以超级电容为储能元件、DSP（Digital Signal Procesor）TMS320F28335为控制器的起爆装置。起爆时通过采集火工品的电流电压信号,为后续失效评价算法提供了数据基础。然后,对火工品起爆电流信号进行特征提取。火工品起爆过程包含复杂的物理变化和化学变化,电流可以将起爆中的各阶段特征表征出来,根据起爆电流信号呈现的非平稳、非线性的复杂特点,采用HHT方法对电流信号进行特征提取,构造特征能量矩阵,作为SVM的输入。通过学习和训练,仿真结果表明评价准确率可达96.66%。最后,在系统中完成失效评价实验验证。将训练好的SVM模型移植到起爆系统中,完成失效评价。结果表明,火工品的失效评价准确率可达86.6%,满足系统设计的指标要求,为火工品的失效定位和后续研究提供了依据。
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