針對(duì)合作單位雷達(dá)產(chǎn)品現(xiàn)狀,突破傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)手段和設(shè)備數(shù)據(jù)分析算法,提出融合型AR模型在雷達(dá)故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,該應(yīng)用利用自回歸求解卡爾曼濾波的狀態(tài)空間模型,解決以往卡爾曼濾波的狀態(tài)空間模型由經(jīng)驗(yàn)或數(shù)學(xué)推導(dǎo)得出的問題。Python的實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)雷達(dá)內(nèi)部關(guān)重件的系統(tǒng)參數(shù)有較好的擬合能力。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020年11期 北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

卡爾曼濾波器的結(jié)構(gòu)框圖

首先進(jìn)行數(shù)據(jù)提取與預(yù)處理，提取數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，剔除奇異點(diǎn)，利用二分插值法處理缺失值。本文采用python語言進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自于某新型雷達(dá)的濕度數(shù)據(jù)，是雷達(dá)設(shè)備監(jiān)測(cè)中最為常用的非平穩(wěn)信號(hào)之一，對(duì)雷達(dá)設(shè)備的故障預(yù)測(cè)具有十分重要的作用，如圖2所示。抽取整個(gè)數(shù)據(jù)集最后10%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，其余數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列平穩(wěn)性檢測(cè)和殘差高斯白噪聲檢測(cè)，ADF檢測(cè)結(jié)果如表1所示。假定原假設(shè)為序列具有單位根，即非平穩(wěn)，對(duì)于一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)序數(shù)據(jù)，就需要在給定的置信水平上顯著，拒絕原假設(shè)，檢驗(yàn)結(jié)果中原始數(shù)據(jù)的p值大于0.99，說明不能拒絕原假設(shè)[10]。因此對(duì)序列進(jìn)行一階差分處理，所得結(jié)果如圖3所示，再次對(duì)差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行序列平穩(wěn)性檢測(cè)，得出雷達(dá)設(shè)備濕度數(shù)據(jù)的一階差分序列平穩(wěn)。

對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列平穩(wěn)性檢測(cè)和殘差高斯白噪聲檢測(cè)，ADF檢測(cè)結(jié)果如表1所示。假定原假設(shè)為序列具有單位根，即非平穩(wěn)，對(duì)于一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)序數(shù)據(jù)，就需要在給定的置信水平上顯著，拒絕原假設(shè)，檢驗(yàn)結(jié)果中原始數(shù)據(jù)的p值大于0.99，說明不能拒絕原假設(shè)[10]。因此對(duì)序列進(jìn)行一階差分處理，所得結(jié)果如圖3所示，再次對(duì)差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行序列平穩(wěn)性檢測(cè)，得出雷達(dá)設(shè)備濕度數(shù)據(jù)的一階差分序列平穩(wěn)。本文提出的融合型AR模型算法利用自回歸模型確定卡爾曼濾波算法的狀態(tài)空間模型。狀態(tài)空間模型的建立包含狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程以及觀測(cè)方程兩部分：對(duì)于狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程的確定，采用基于卡爾曼濾波算法的常用模型狀態(tài)跟蹤、動(dòng)態(tài)參數(shù)估計(jì)以及基于概率的加權(quán)參數(shù)輸出的方法；對(duì)于觀測(cè)方程，采用AR模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，以AR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為卡爾曼濾波算法的觀測(cè)數(shù)據(jù)。將AR模型作為卡爾曼濾波算法的觀測(cè)方程，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行卡爾曼濾波算法的建立。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2953352