火炮等武器射击过程中,其身管内部的高温高压火药燃气快速冲刷武器身管的内膛壁,使得武器身管的内膛壁产生瞬态高温。瞬态高温不仅会使炮膛表面的金属层熔化从而加速炮膛的烧蚀程度严重影响了身管的使用寿命,还会造成身管的弯曲变形降低了武器射击的命中率。在武器身管温度测试过程中,通常采用热电偶传感器,但由于热电偶传感器的热惯性和有限热传导,使得热电偶传感器的响应速度无法跟上温度变化速度,测量结果存在误差。为了改善热电偶传感器的动态特性,减少测量误差,本文引入改进型灰狼优化算法(IGWO),利用该算法直接求取补偿系统的传递函数,从而构建出较好的热电偶动态补偿系统,其主要研究内容如下:(1)针对原始灰狼优化算法在求解复杂优化问题时,存在其算法随着迭代次数的提高和维数的增大,算法内部种群的多样性减小,从而使得算法在寻优的过程中存在收敛速度较慢,易陷入局部极值的问题。为此,本文将动态权重因子和改进候选解产生策略引入灰狼优化算法中,从而增强算法的寻优能力。通过对5种典型高维复杂测试函数的测试寻优,其测试结果表明,IGWO算法的寻优精度强于原始灰狼算法和粒子群算法,这证明了对灰狼优化算法改进的有效性。(2)将改进的灰狼优化算法应用在热电偶传感器的动态补偿中。首先根据热电偶传感器在水浴法实验中测得的数据,结合IGWO算法构建出最优动态补偿系统。该动态补偿系统可以将热电偶的时间常数由0.0685s提升为0.0147s,其动态误差减小了近75%。最后将该系统应用在实测的火焰数据中,其实验结果表明通过该系统测得的火焰温度值更加接近真实火焰的温度值,证明了经IGWO算法得到的补偿系统能有效的改善热电偶的动态性能,减小热电偶测量时引入的动态误差,提高补偿精度。