基于GSA-SVM的导弹自动驾驶仪故障诊断

摘要

针对支持向量机(SVM,Support Vector Machine)在核函数参数及惩罚因子参数选取的盲目性问题,提出基于万有引力搜索算法(GSA,gravitational search algorithm)的SVM诊断方法,对某型导弹自动驾驶仪中模拟电路进行故障诊断.避免了对SVM中参数优化容易陷入局部最优问题,实现全局最优解.实验结果表明该方法比粒子群算法、遗传算法优化后SVM的方法在诊断精度和鲁棒性方面有一定的提高,可以很好的完成故障诊断任务.