電臺故障診斷模型研究范文

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摘要：本文針對坦克通信裝備故障的特點，以實際需求為牽引，以某電臺作為具體研究對象，結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論構建故障診斷模型，并對模型進行故障診斷仿真測試，可為裝甲機械化部隊通信裝備故障快速精準定位、快速排除診斷實踐提供理論及應用支撐。

關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡；電臺；故障診斷

0背景

坦克通信裝備作為我軍裝甲機械化部隊戰(zhàn)時的主要通信工具，通常安裝在坦克或裝甲車上，對于實現(xiàn)上級、下級及友鄰部隊間的指揮通信和協(xié)同通信起著關鍵作用[1]。坦克通信裝備故障具有復雜性、不確定性和傳播性的特點，傳統(tǒng)的靠人工經(jīng)驗積累判斷通信裝備故障的模式已不能夠適應信息化戰(zhàn)場的需要。神經(jīng)網(wǎng)絡應用技術手段模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和功能的，從微觀結構和功能上對人腦的一種抽象、簡化，模擬人類思維，反映了人腦功能的若干基本特征，具有很強的知識獲取能力、聯(lián)想記憶能力、并行計算能力、良好的容錯能力、自適應濾除噪聲能力等，神經(jīng)網(wǎng)絡技術運用于通信裝備故障診斷，用來快速、準確定位故障，在軍事領域具有非常廣闊的應用前景。

1模型結構設計

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電臺診斷模型網(wǎng)絡結構主要由三層組成：分別為輸入層、隱含層、輸出層，輸入層節(jié)點為故障現(xiàn)象，輸出層節(jié)點為故障原因。

2BP網(wǎng)絡的學習算法

BP網(wǎng)絡的學習過程可分為兩個階段，一是信息的正向傳遞；二是誤差的反傳播。

3仿真實驗

MATLAB平臺下BP網(wǎng)絡訓練仿真結果本文選擇采用單隱含層的三層BP網(wǎng)絡。輸入層至隱含層以及隱含層至輸出層的傳輸函數(shù)均選用非線性S型函數(shù)—signoid函數(shù)tansig。

3.1初始權值的選擇

網(wǎng)絡初始權值的選取是影響B(tài)P網(wǎng)絡收斂性和訓練時間的主要因素之一。由于傳遞函數(shù)的特殊性質，為了在S型傳遞函數(shù)梯度最大的地方調節(jié)神經(jīng)元權值，初始權值應該在（-1，1）之間。

4結論

本文針對坦克通信設備故障診斷實際需求，構建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷模型。并比較了標準BP算法和改進型BP算法，MATLAB仿真結果表明，VLBP算法在收斂速度、網(wǎng)絡誤差等方面具有很大優(yōu)勢，在故障診斷中具有較高的應用價值，能夠快速精確的對故障進行定位。

參考文獻：

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[2]楊軍，馮振聲，黃考利等.裝備智能故障診斷技術[M].北京：國防工業(yè)出版社，2004.

[3]王玲.復雜裝備故障智能診斷技術研究[D].沈陽師范大，2011.

[5]羅志勇.雷達系統(tǒng)智能故障診斷技術研究[D].西北工業(yè)大學，2006.

[6]王仲生.智能故障診斷與容錯控制[M].西安：西北工業(yè)大學出版社，2005.

作者：馬曉航 單位：61623部隊通信器材修理所