王亚蛟，薛国欢

（ 92706部队，浙江宁波 315813）

近年来，随着对装备维修认识的深化，人们越来越关注装备在整个生命周期的健康状态。因此，装备健康管理应运而生，旨在通过监测其运行过程中出现的异常情况，提高视情维修的针对性和有效性。当个别信号测定值与信号均值的偏离程度比较大时，称之为异常信号。对于维修保障而言，挖掘出有价值的异常信号尤为重要，它是装备健康管理的重要环节。

多数情况下，从因果关系上无法判断信号是否异常，只能通过数理统计来发现有价值的异常信号。目前，有关异常信号检测的研究大多集中在频域，常采用傅里叶变换、小波变换算法。文献[10]实时掌握频谱动态变化，采用与历史扫频数据均值做差法来检测异常信号，但此法只能发现异常频率，不能定位到异常信号。文献[11]通过将不完整数据中的未缺失参数与具有完整数据的正常信号数据集进行比较，计算不完整数据的异常概率并检测出部分异常信号，但是在异常概率的计算中未考虑信号的概率分布特征。如何将频域的周期性和时域的统计性相结合，成为研究异常信号检测的重点内容。

在影响导弹长期贮存可靠性的关键部件中，远程转换开关、雷达角自动装置、弹上电源的特征电压值也服从于正态分布。本文以它们的定期检测数据为样本，利用离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）对信号进行频谱分析，选择幅值大的低频谐波的周期，作为布林线的计算步长。……