基于改進(jìn)灰色模型的某型雷達(dá)故障預(yù)測(cè)研究.pdf

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1、工程ENGINEERING基于改進(jìn)灰色模型的某型雷達(dá)故障預(yù)測(cè)研究ResearchonFaultPredictionforaCertainTypeofRadarBasedonImprovedGreyModel■周俊杰王德功常碩李杰/空軍航空大學(xué)　　介紹了灰色模型的基本原理和方法，引入新陳代謝算法對(duì)其不(3)求解方程(1)(1)足進(jìn)行改進(jìn)，并用改進(jìn)后的模型對(duì)某型雷達(dá)的高壓電源電路進(jìn)行了Z為X的緊鄰均值生成序列，(1)(1)(1)(1)故障預(yù)測(cè)。通過(guò)MATLAB軟件計(jì)~算和分析，結(jié)果表明：改進(jìn)后的灰Z={z(2)，z(3)，…，z(n)}色模型用于預(yù)測(cè)的效果優(yōu)于原

2、模型。其中：(1)(1)(1)Z(k)=0.5(x(k)，x(k-1))隨著科學(xué)技術(shù)的更新和發(fā)展，現(xiàn)代灰色模型的基本原理k=2，3，…，n。雷達(dá)的集成化和智能化程度不斷華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授于1982令a?=[,au]T為參數(shù)數(shù)列，并令提高，系統(tǒng)組成越加復(fù)雜，故障率也隨年提出了灰色系統(tǒng)理論，該理論是解決(1)??Z(2)1??(1)?之增加。傳統(tǒng)的維修方式（事后維修、“小樣本，貧信息”問(wèn)題的有力手段。?Z(3)1A=??定期維修等）已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代雷達(dá)發(fā)基于灰色模型的預(yù)測(cè)是該理論應(yīng)用的?MM???(1)展的需求，基于狀態(tài)的維修(CBM)應(yīng)運(yùn)一個(gè)熱點(diǎn)，其中最

3、典型的灰色模型為??Z()n1?(0)(0)(0)T而生。GM(1，1)模型，其基本思想是：將無(wú)規(guī)Yn=[x(2)，x(3)，…，x(n)]則狀態(tài)維修比傳統(tǒng)的維修方式更符合律的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成以得到規(guī)律根據(jù)最小二乘法可得：實(shí)際，它可以對(duì)裝備適時(shí)適度地進(jìn)行維性較強(qiáng)的生成數(shù)列，然后重新建模，再a?=(ATA)?1ATYn修并實(shí)現(xiàn)可控維修，降低了維修保障費(fèi)由生成模型得到的數(shù)據(jù)通過(guò)累減生成得計(jì)算求得白化方程的解為：用，提高了戰(zhàn)備完好率和任務(wù)成功率，對(duì)到還原模型，最后由還原模型作為預(yù)測(cè)(1)(0)u?akux?(k+1)[=x(1)?]e+提高部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力具有重要的

4、意義。狀態(tài)維模型進(jìn)行預(yù)測(cè)?；静襟E如下：aa修中最關(guān)鍵的技術(shù)是故障預(yù)測(cè)技術(shù)。(1)累加生成(4)累減生成現(xiàn)代雷達(dá)裝備系統(tǒng)組成復(fù)雜，結(jié)設(shè)原始序列為：通過(guò)累減生成得到還原數(shù)列為：(0)(0)(0)(0)x?(0)(k+1)=x?(1)(k+1)?x?(1)()k構(gòu)關(guān)系模糊，可以獲取的特征參數(shù)有X={x(1)，x(2)，…，x(n)}a(0)u?ak限，這些都成為實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)的難點(diǎn)。一次累加生成后序列為：=(1?e)[x(1)?a]e(1)(1)(1)(1)灰色模型(GreyModel，GM)的出現(xiàn)為解X={x(1)，x(2)，…，x(n)}再用該數(shù)列進(jìn)行預(yù)測(cè)。決

5、“小樣本”、“貧信息”、“不確定其中kx(1)()k=∑x(0)()i性”問(wèn)題提供了一條嶄新的途徑，是實(shí)i=1灰色模型的改進(jìn)現(xiàn)雷達(dá)故障預(yù)測(cè)的一種有效手段。(2)建立模型在常規(guī)的GM(l，1)模型中，當(dāng)計(jì)(1)文章對(duì)灰色模型用于雷達(dá)的故障對(duì)X建立白化微分方程算出辨識(shí)參數(shù)a和u以后，其值就已經(jīng)固預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究，并引入了新陳代謝算(1)dx定，隨著時(shí)間的推移，不論預(yù)測(cè)多少個(gè)(1)+ax=u法，對(duì)其不足做了改進(jìn)。通過(guò)比較分析dt值都不會(huì)再變，這是不合理的，也不太后證明，改進(jìn)后的灰色模型更適合用于式中a稱為發(fā)展系數(shù)，u稱為灰作適合進(jìn)行長(zhǎng)期數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。因?yàn)殡S著時(shí)間雷達(dá)的故

6、障預(yù)測(cè)。用量。的發(fā)展，舊數(shù)據(jù)所含信息的意義將逐漸航空維修與工程2010/554AVIATIONMAINTENANCE&ENGINEERINGwww.aviationnow.com.cn115V/400Hz收集極電壓整流濾波器脈沖變換器升壓變壓器整流濾波取樣信號(hào)慢波線電壓整流濾波比較放大圖1　某型雷達(dá)高壓電源組成框圖表1　慢波線電壓測(cè)量數(shù)據(jù)測(cè)量次數(shù)123456789電壓值10.0210.1010.2210.3110.4510.6610.8711.0511.35kV測(cè)量次數(shù)101112131415161718圖2　兩種模型的預(yù)測(cè)曲線對(duì)比電壓值11.6811.92

7、12.2712.5912.9813.3713.7814.2414.75kV是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者多次試驗(yàn)來(lái)選取，這里選用粒子群算法對(duì)m在[5，14]內(nèi)進(jìn)行搜減少，模型預(yù)測(cè)精度也會(huì)越來(lái)越低。所電壓。從慢波線電壓上取樣經(jīng)比較放大索，適應(yīng)度函數(shù)選擇平均相對(duì)誤差：以對(duì)于傳統(tǒng)的模型而言，一般只適用于器放大后送到變換器，從而控制高壓電1nx(0)()k?x(0)()kfit()x=∑做短期的預(yù)測(cè)。源工作穩(wěn)定。nk=1x(0)()k針對(duì)常規(guī)GM(l,1)模型的上述對(duì)于高壓大功率電子器件而言，不經(jīng)Matlab7.0軟件編程計(jì)算得知m取不足,引入新陳代謝算法加以改進(jìn)。適合用電路仿真軟

8、件（如PSPICE等）進(jìn)5時(shí)適應(yīng)度函數(shù)取得最小值，此