某型军用雷达故障智能诊断方法设计与实现

发布时间：2017-11-18 12:32

  本文关键词：某型军用雷达故障智能诊断方法设计与实现

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【摘要】：随着高新技术在雷达领域的应用,现代军用雷达已发展成为涉及机械、电子、控制、计算机、超短波技术的综合复杂电子系统。传统故障诊断和排除技术效率低、可靠性差,从而影响日常训练演习任务的完成,甚至会对实战军事行动造成不可挽回的严重后果。本文针对某型军用雷达结构复杂、信号种类多、背景噪声杂、电磁条件差的军事特点,进行了基于故障树分析和RUSBoost算法的故障智能诊断技术研究及其实现。(1)研究了某型军用雷达的结构组成和工作原理,结合其结构特点及工作条件,研究了其基于元器件和子系统的常见故障及可能原因。(2)基于故障树分析方法,建立了某型军用雷达发射系统发射脉冲失稳和接收系统接收显示器显示不正常的故障树,并进行了定性分析和定量分析。通过定性分析确定了故障的关键因素,通过定量分析确定了故障底事件对顶事件影响的重要程度。(3)分析了某型军用雷达监测信号的复杂性、多样性和不平衡性特征,提出了基于RUSBoost算法的某型军用雷达监测信号分类训练方法,确立了测试结果的三指标评价体系。通过采集监测数据,分别进行了基于ANN、SVM和RUSBoost的模型训练及故障诊断实验。实验结果表明,RUSBoost算法在精度、召回率和综合评价指标方面都表现出了优异的诊断性能。(4)设计了基于故障树分析和RUSBoost算法的故障智能诊断系统,并将其应用于某型军用雷达进行全系统循环监测诊断实验。结果表明,该系统故障诊断精度高、误诊率极低、速度快,同时还能对雷达的维修记录和历史故障进行统计,为装备的性能恢复和性能评估提供了可靠依据。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN959

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本文编号：1199836