基于改进灰色模型的某型雷达故障预测研究.pdf

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1、工程ENGINEERING基于改进灰色模型的某型雷达故障预测研究ResearchonFaultPredictionforaCertainTypeofRadarBasedonImprovedGreyModel■周俊杰王德功常硕李杰/空军航空大学　　介绍了灰色模型的基本原理和方法，引入新陈代谢算法对其不(3)求解方程(1)(1)足进行改进，并用改进后的模型对某型雷达的高压电源电路进行了Z为X的紧邻均值生成序列，(1)(1)(1)(1)故障预测。通过MATLAB软件计~算和分析，结果表明：改进后的灰Z={z(2)，z(3)，…，z(n)}色模型用于预测的效果优于原

2、模型。其中：(1)(1)(1)Z(k)=0.5(x(k)，x(k-1))随着科学技术的更新和发展，现代灰色模型的基本原理k=2，3，…，n。雷达的集成化和智能化程度不断华中理工大学的邓聚龙教授于1982令aˆ=[,au]T为参数数列，并令提高，系统组成越加复杂，故障率也随年提出了灰色系统理论，该理论是解决(1)−Z(2)1(1)之增加。传统的维修方式（事后维修、“小样本，贫信息”问题的有力手段。−Z(3)1A=定期维修等）已经不能满足现代雷达发基于灰色模型的预测是该理论应用的MM(1)展的需求，基于状态的维修(CBM)应运一个热点，其中最

3、典型的灰色模型为−Z()n1(0)(0)(0)T而生。GM(1，1)模型，其基本思想是：将无规Yn=[x(2)，x(3)，…，x(n)]则状态维修比传统的维修方式更符合律的原始数据进行累加生成以得到规律根据最小二乘法可得：实际，它可以对装备适时适度地进行维性较强的生成数列，然后重新建模，再aˆ=(ATA)−1ATYn修并实现可控维修，降低了维修保障费由生成模型得到的数据通过累减生成得计算求得白化方程的解为：用，提高了战备完好率和任务成功率，对到还原模型，最后由还原模型作为预测(1)(0)u−akuxˆ(k+1)[=x(1)−]e+提高部队战斗力具有重要的

4、意义。状态维模型进行预测。基本步骤如下：aa修中最关键的技术是故障预测技术。(1)累加生成(4)累减生成现代雷达装备系统组成复杂，结设原始序列为：通过累减生成得到还原数列为：(0)(0)(0)(0)xˆ(0)(k+1)=xˆ(1)(k+1)−xˆ(1)()k构关系模糊，可以获取的特征参数有X={x(1)，x(2)，…，x(n)}a(0)u−ak限，这些都成为实现故障预测的难点。一次累加生成后序列为：=(1−e)[x(1)−a]e(1)(1)(1)(1)灰色模型(GreyModel，GM)的出现为解X={x(1)，x(2)，…，x(n)}再用该数列进行预测。决

5、“小样本”、“贫信息”、“不确定其中kx(1)()k=∑x(0)()i性”问题提供了一条崭新的途径，是实i=1灰色模型的改进现雷达故障预测的一种有效手段。(2)建立模型在常规的GM(l，1)模型中，当计(1)文章对灰色模型用于雷达的故障对X建立白化微分方程算出辨识参数a和u以后，其值就已经固预测进行了研究，并引入了新陈代谢算(1)dx定，随着时间的推移，不论预测多少个(1)+ax=u法，对其不足做了改进。通过比较分析dt值都不会再变，这是不合理的，也不太后证明，改进后的灰色模型更适合用于式中a称为发展系数，u称为灰作适合进行长期数据预测。因为随着时间雷达的故

6、障预测。用量。的发展，旧数据所含信息的意义将逐渐航空维修与工程2010/554AVIATIONMAINTENANCE&ENGINEERINGwww.aviationnow.com.cn115V/400Hz收集极电压整流滤波器脉冲变换器升压变压器整流滤波取样信号慢波线电压整流滤波比较放大图1　某型雷达高压电源组成框图表1　慢波线电压测量数据测量次数123456789电压值10.0210.1010.2210.3110.4510.6610.8711.0511.35kV测量次数101112131415161718图2　两种模型的预测曲线对比电压值11.6811.92

7、12.2712.5912.9813.3713.7814.2414.75kV是根据经验或者多次试验来选取，这里选用粒子群算法对m在[5，14]内进行搜减少，模型预测精度也会越来越低。所电压。从慢波线电压上取样经比较放大索，适应度函数选择平均相对误差：以对于传统的模型而言，一般只适用于器放大后送到变换器，从而控制高压电1nx(0)()k−x(0)()kfit()x=∑做短期的预测。源工作稳定。nk=1x(0)()k针对常规GM(l,1)模型的上述对于高压大功率电子器件而言，不经Matlab7.0软件编程计算得知m取不足,引入新陈代谢算法加以改进。适合用电路仿真软

8、件（如PSPICE等）进5时适应度函数取得最小值，此