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作者：高锦涛;李英顺;郭占男;刘海洋;
单位：沈阳工业大学化工过程自动化学院;大连理工大学控制科学与工程学院;沈阳顺义科技有限公司;
摘要：坦克的火控系统具有充分发挥坦克火力和提高坦克在战场上生存能力的重要作用，是坦克系统中的核心部位，因此对其进行健康预测尤为重要。为了提高预测精度，提出一种基于改进参数的粒子群优化算法和随机森林算法(IPSO-RF算法)的火控系统健康预测方法。首先，引入自适应权重对粒子群优化算法进行改进，再通过其对随机森林算法核心参数进行寻优并建立健康预测模型，最后选用火控系统火控计算机与传感器分系统的电源模块作为实验对象，同时与LSTM、GSM-SVM、BAYES-RF、GSM-RF模型进行对比。实验结果表明，该方法在预测精度和预测效果方面优于其他对比模型。
关键词：健康预测;随机森林;粒子群优化;火控系统
基金资助：辽宁省科学技术计划项目(22JH1/1040007)
