本文關(guān)鍵詞：某型軍用雷達故障智能診斷方法設(shè)計與實現(xiàn)

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【摘要】：隨著高新技術(shù)在雷達領(lǐng)域的應(yīng)用,現(xiàn)代軍用雷達已發(fā)展成為涉及機械、電子、控制、計算機、超短波技術(shù)的綜合復(fù)雜電子系統(tǒng)。傳統(tǒng)故障診斷和排除技術(shù)效率低、可靠性差,從而影響日常訓(xùn)練演習(xí)任務(wù)的完成,甚至?xí)䦟崙?zhàn)軍事行動造成不可挽回的嚴重后果。本文針對某型軍用雷達結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信號種類多、背景噪聲雜、電磁條件差的軍事特點,進行了基于故障樹分析和RUSBoost算法的故障智能診斷技術(shù)研究及其實現(xiàn)。(1)研究了某型軍用雷達的結(jié)構(gòu)組成和工作原理,結(jié)合其結(jié)構(gòu)特點及工作條件,研究了其基于元器件和子系統(tǒng)的常見故障及可能原因。(2)基于故障樹分析方法,建立了某型軍用雷達發(fā)射系統(tǒng)發(fā)射脈沖失穩(wěn)和接收系統(tǒng)接收顯示器顯示不正常的故障樹,并進行了定性分析和定量分析。通過定性分析確定了故障的關(guān)鍵因素,通過定量分析確定了故障底事件對頂事件影響的重要程度。(3)分析了某型軍用雷達監(jiān)測信號的復(fù)雜性、多樣性和不平衡性特征,提出了基于RUSBoost算法的某型軍用雷達監(jiān)測信號分類訓(xùn)練方法,確立了測試結(jié)果的三指標評價體系。通過采集監(jiān)測數(shù)據(jù),分別進行了基于ANN、SVM和RUSBoost的模型訓(xùn)練及故障診斷實驗。實驗結(jié)果表明,RUSBoost算法在精度、召回率和綜合評價指標方面都表現(xiàn)出了優(yōu)異的診斷性能。(4)設(shè)計了基于故障樹分析和RUSBoost算法的故障智能診斷系統(tǒng),并將其應(yīng)用于某型軍用雷達進行全系統(tǒng)循環(huán)監(jiān)測診斷實驗。結(jié)果表明,該系統(tǒng)故障診斷精度高、誤診率極低、速度快,同時還能對雷達的維修記錄和歷史故障進行統(tǒng)計,為裝備的性能恢復(fù)和性能評估提供了可靠依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN959

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本文編號：1199836