雷達(dá)系統(tǒng)智能故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、針對(duì)目前已經(jīng)服役的 XX 型雷達(dá)系統(tǒng)外場(chǎng)級(jí)故障診斷能力不足的實(shí)際情況和需求，本文采用系統(tǒng)工程方法對(duì)其開展了三個(gè)層次的在線智能故障診斷技術(shù)研究，即雷達(dá)系統(tǒng)級(jí)故障診斷、電路板級(jí)故障診斷和元器件級(jí)故障診斷技術(shù)研究，特別針對(duì)其雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷采用了三種智能故障診斷方法進(jìn)行了探討和研究，以提高其雷達(dá)系統(tǒng)的保障性水平及作戰(zhàn)效能。論文的主要工作和取得的成果如下： 1)針對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)外場(chǎng)檢測(cè)診斷，研究了一種以故障樹診斷技術(shù)為基礎(chǔ)的雷達(dá)系統(tǒng)級(jí)故

2、障診斷專家系統(tǒng)。 2)針對(duì)雷達(dá)電路板的外場(chǎng)在線測(cè)試診斷需要，給出了一種雷達(dá)電路板級(jí)的故障診斷方法。利用雷達(dá)原有信號(hào)，不需要信號(hào)激勵(lì)源，電路板級(jí)故障診斷技術(shù)將采樣的輸入、輸出信號(hào)與其標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)進(jìn)行頻譜相關(guān)性分析，在信號(hào)的相應(yīng)頻域范圍內(nèi)提取相關(guān)性系數(shù)，由相關(guān)性系數(shù)的值進(jìn)行邏輯推理，判斷電路板是否存在故障情況。通過某型雷達(dá)掃描電路板進(jìn)行實(shí)例研究，表明本文的針對(duì)雷達(dá)電路板級(jí)故障診斷方法的有效性。 3)基于雷達(dá)系統(tǒng)級(jí)和電路板級(jí)故障診

3、斷方法研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種雷達(dá)外場(chǎng)故障診斷系統(tǒng)方案，并給出雷達(dá)故障診斷系統(tǒng)的具體軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，各模塊的功能及各部分的實(shí)施方法。 4)針對(duì)提高雷達(dá)元器件故障診斷率的需求，設(shè)計(jì)了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。首先提出了利用基于提升框架的小波變換對(duì)電路板內(nèi)的模擬電路測(cè)試點(diǎn)采樣信號(hào)進(jìn)行小波分解，并提取每層小波系數(shù)的均值作為故障特征值，組合不同的測(cè)試點(diǎn)故障特征值成為故障特征矢量，將故障特征矢量作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本及輸入矢量

4、；并給出了用于雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)的反傳誤差學(xué)習(xí)算法，以某型雷達(dá)的高壓電源為例進(jìn)行了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷方法仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本方法的效果較好于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。 5)針對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和樣本復(fù)雜性影響較大，提出了一種基于支持向量機(jī)的雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷方法。該方法是基于最小二乘小波支持向量機(jī)的雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷方法，首先也是采用基于提升框架的小波變換對(duì)故障狀態(tài)

5、下的輸出電壓信號(hào)進(jìn)行小波分解得到小波系數(shù)，并將每層小波系數(shù)的能量信息進(jìn)行處理得到故障特征矢量，分別采取貝葉斯證據(jù)框架和量子進(jìn)化算法來選取最小二乘小波支持向量機(jī)分類器模型參數(shù)，然后采用高分辨的故障特征矢量訓(xùn)練多類最小二乘小波支持向量機(jī)分類器。并對(duì)某型雷達(dá)掃描電路進(jìn)行了仿真驗(yàn)證故障診斷方法的有效性，仿真結(jié)果表明最小二乘小波支持向量機(jī)的故障診斷準(zhǔn)確率比基于徑向基核函數(shù)的最小二乘支持向量機(jī)高，特別是基于量子進(jìn)化優(yōu)化LS-WSVM參數(shù)的參數(shù)選取方

6、法更有效，該診斷方法對(duì)雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷取得了較好的效果。 6)針對(duì)故障診斷的模糊推理知識(shí)處理困難，提出了一種基于優(yōu)化模糊推理的雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷方法。將基于模糊推理的模糊邏輯系統(tǒng)用于雷達(dá)元器件級(jí)故障診斷，采用量子進(jìn)化算法優(yōu)化模糊邏輯系統(tǒng)的規(guī)則中隸屬函數(shù)，然后通過自適應(yīng)遺傳算法來選擇構(gòu)成故障診斷模糊邏輯系統(tǒng)的最優(yōu)模糊規(guī)則子集，以減小規(guī)則的數(shù)量，提高分類精度，使得雷達(dá)元器件級(jí)故障判斷比較簡(jiǎn)易，并對(duì)雷達(dá)功率放大電路進(jìn)行了元器件級(jí)