74、基于数据挖掘的空空导弹故障检测技术研究

基于数据挖掘的空空导弹故障检测技术研究

1. 引言

导弹故障监测与诊断意义重大。在研发和生产阶段，及时处理故障可避免故障源升级，是化解风险、降低成本和确保项目进度的重要举措。在维护和运行阶段，它更是体现快速响应能力和战斗力的关键。

在空空导弹的整个生命周期，包括研发、生产、维护和运行过程中，测试贯穿始终并产生大量数据。目前，传统的导弹测试数据分析采用模型驱动的检测和诊断方法，即依据导弹模型从系统输入输出序列中选取一组模型参数，以设计规格作为结果判断依据，当测试数据不符合设计指标时判定产品异常。这种方法检测原理和标准设计严谨，测试指标与设计指标一致时误判率低，但缺乏对历史数据进行统计分析的能力。

2. 数据驱动的故障检测系统设计

2.1 空空导弹故障检测的难点

• 质量参数一致性分析不足导致漏检 ：某些产品质量特性存在偏差时，单个产品可能通过测试，但一批产品的导弹质量参数统计特性可能改变并偏离要求，这种质量特性偏差常隐藏问题，难以察觉。
• 参数细节特征提取不足导致漏检 ：部分故障低频且零散，故障特征常体现在参数细节、低级参数、曲线变化或频域信息中，甚至仅引起参数测量的轻微波动、跳跃和失真，极难发现。
• 人工检查导致检测失败 ：产品检查过程中有大量与产品结构相关的视觉信息，通常采用人工检查照片判断产品是否异常，该方法缺乏定量标准，易受检查员身心状态影响，导致漏检和错误。

2.2 数据驱动的故障检测原理

数据驱动的故