火炮发射装置因其发射速度快、发射强度高等优点,从20世纪开始就已经成为了海战重要的作战武器。火炮发射装置不仅要满足空间尺寸,强度刚度,寿命要求和稳定性能等硬性指标,还要将自身的战斗力提升到最高。火炮发射装置由于其高速度击发、高强度击发等特点,会产生各种各样的故障。因此要保证火炮发射装置有足够的战斗力,火炮发射装置的稳定性及故障检测问题非常重要。对于火炮发射装置的研究中,火炮发射装置典型故障影响关键参数的选择和获取问题;火炮发射装置炮口振动及稳定性预测方法和故障监测方法问题;火炮发射装置稳定性预测及故障监测系统设计及验证问题需要解决。针对火炮发射装置中常见的故障部位,身管和开关闭锁机构,通过理论分析火炮发射装置的三种故障;根据故障定义、机理、特征、影响因素等分析能反映出故障类型的参数。目的是使用神经网络和支持向量机手段将击发参数和故障类型、稳定性等参数更好的结合起来。基于火炮发射装置稳定性研究及预测问题分别使用了BP神经网络和MA-BP神经网络通过火炮发射装置击发参数预测稳定性参数;基于火炮发射装置故障监测问题分别使用了SVM支持向量机和GA-SVM支持向量机、通过火炮发射装置击发参数诊断故障类型编号;使用误差参数、查真率、查全率、运行速度、迭代次数等参数判断得到使用智能算法优化后的神经网络有误差小、运行速度快的优点,为后续火炮发射装置稳定性能预测及故障监测系统的设计提供理论基础。针对火炮发射装置稳定性能预测和故障监测系统的设计问题,使用MA-BP神经网络和GA-SVM支持向量机作为后台计算手段;使用matlab gui制作了人机交互界面,用于显示火炮发射装置输入参数和输出参数、图示、显示状态等;使用mysql和navicat for mysql数据库进行火炮发射装置击发参数的存取、分析、筛选、应用功能等。系统的自动化程度强、准确性好,且操作比较快捷轻便。针对火炮发射装置稳定性能预测和故障监测系统的验证问题,分析火炮发射装置稳定性预测、故障监测方法和故障参数拟合方法,通过使用温度传感器、力传感器、高速摄像机、光电位移传感器等进行相关参数的获取;通过故障监测仿真、炮口振动量仿真得到了仿真值和预测值,通过结果误差计算、故障监测结果对比等方式,目的是得到准确性高、自动化程度好、运算速度快的火炮发射装置稳定性能预测及故障监测系统。火炮发射装置稳定性预测及故障监测系统的设计采用了智能算法结合人工智能神经网络和支持向量机等先进手段,并使用仿真的方式进行了火炮发射装置稳定性预测及故障监测系统可行性的验证。这将为一种更加有效的、持久的、简便的火炮发射装置设计和优化方法提供思考。