赵建忠，欧阳中辉，张磊，赵建印（.海军航空工程学院兵器科学与技术系，山东烟台6400；.海军航空工程学院科研部，山东烟台6400）



基于多智能体遗传算法优化的航空电子设备状态组合预测

赵建忠1，欧阳中辉1，张磊2，赵建印1
（1.海军航空工程学院兵器科学与技术系，山东烟台264001；2.海军航空工程学院科研部，山东烟台264001）

摘要：针对传统单一预测方法预测航空电子设备状态的不足，提出了将隐马尔可夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的组合预测方法。采用多智能体遗传算法（MAGA）对HMM参数进行训练优化，克服了Baum-Welch算法易陷入局部最优解的缺陷，并在HMM建模过程中引入状态条件概率，以降低不确定性因素造成的影响。采用MAGA估计LS-SVM模型参数，并在参数估计的过程中采用剪枝法实现LS-SVM的稀疏性，从而达到提高LS-SVM泛化性能的目的。在此基础上构建了航空电子设备状态组合预测模型。实例分析结果验证了组合预测模型在预测精度、计算速度和稳定性方面的优势。

关键词：飞行器仪表、设备；参数估计；隐马尔可夫模型；最小二乘支持向量机；多智能体遗传算法；状态预测

欧阳中辉（1966—），男，教授，硕士生导师。E-mail：ouyang1966@163. com

0 引言

状态预测技术是故障预测与健康管理的核心技术之一，它以设备当前的状态为起点，结合设备的结构特性、参数和历史状态，对设备未来任务段内可能出现的故障进行预测、分析和判断，给出状态可能的发展趋势及故障后果，以便在任务开始之前消除潜在故障。目前，状态预测方法主要分为基于模型和基于数据驱动两类［1 -2］。……