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申请/专利权人：沈阳顺义科技股份有限公司
摘要：基于IGOA‑XGBoost的火控系统故障预测方法，属于炮控箱故障预测技术领域，包括如下步骤：步骤S01、获取炮控箱引脚信号的数据值；步骤S02、利用VIKOR算法对采集的原始数据进行处理；步骤S03、在塘鹅优化算法GOA的初始化阶段引入Tent映射；在探索阶段引入惯性权重系数；步骤S04、使用改进后的IGOA对XGBoost寻优；步骤S05、将得到的最优参数组合赋值给XGBoost模型等。本发明通过VIKOR算法对数据进行预处理，将预处理后筛选的评价高的引脚信号的数据值通过改进的塘鹅优化算法IGOA优化极端梯度提升树XGBoost，进行故障预测，提高了故障诊断的预测速度、效率和准确率。
主权项：1.基于IGOA-XGBoost的火控系统故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S01、获取炮控箱引脚信号的数据值作为原始数据，划分训练样本和测试样本数据；步骤S02、利用VIKOR算法对采集的原始数据进行评价排序并归一化处理，从中提取出故障特征相关的数据信息构建数据集；步骤S03、采用塘鹅优化算法GOA为基础，在塘鹅优化算法GOA的初始化阶段引入Tent映射产生混沌序列，对塘鹅种群进行初始化；在探索阶段引入惯性权重系数wt，得到改进后的塘鹅优化算法IGOA；步骤S04、以极端梯度提升树算法XGBoost为基础，使用步骤S03改进后的塘鹅优化算法IGOA对XGBoost中分类任务中的学习率、最小叶子节点样本权重、树的最大深度、节点分类参数、样本采样率、特征列采样参数进行寻优；步骤S05、将步骤S04得到的最优参数组合赋值给XGBoost模型，用训练样本数据构建IGOA-XGBoost分类预测模型，步骤S06、利用测试样本数据验证模型的精确性；步骤S07、利用训练后的预测模型进行故障预测并输出预测结果。
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