【摘 要】
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随着雷达系统组成复杂化,雷达维护保障问题也变得突出,传统定期维护,事后维护方式已无法满足当前雷达运维保障的需要。随着基于状态的维护策略（CBM）的提出,预测与健康管理（PHM）已经成为雷达综合保障领域研究的核心技术之一。同时,机内测试（BIT）技术的发展使得监测雷达状态,获取监测数据变得容易。目前雷达的健康信息感知大多基于测试性建模的方法,随系统复杂度的提升,感知雷达健康信息也变得困难。目前,通过
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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随着雷达系统组成复杂化,雷达维护保障问题也变得突出,传统定期维护,事后维护方式已无法满足当前雷达运维保障的需要。随着基于状态的维护策略（CBM）的提出,预测与健康管理（PHM）已经成为雷达综合保障领域研究的核心技术之一。同时,机内测试（BIT）技术的发展使得监测雷达状态,获取监测数据变得容易。目前雷达的健康信息感知大多基于测试性建模的方法,随系统复杂度的提升,感知雷达健康信息也变得困难。目前,通过对雷达大量数据分析感知雷达健康信息的研究较少。本文以单装雷达为研究对象,针对雷达PHM技术的关键点,研究基于数据挖掘的雷达健康信息感知及管理技术,主要内容包括:（1）雷达电路级故障诊断技术研究,针对部分雷达模拟电路故障特征不明显的问题,研究实现增强的故障诊断方法。选取测试信号,监测输出电压,提取小波包能量熵故障特征,使用随机森林分类器作为故障模式的诊断器,通过雷达中常见的滤波电路软故障诊断和放大电路综合故障诊断实验,发现该方法具有较高的故障诊断准确率,且随机森林模型参数设置不敏感。（2）雷达模块级故障预测技术研究,采用挖掘监测数据与剩余有效寿命（RUL）之间关联的策略实现模块级的故障预测。以IGBT功率模块加速退化实验数据集为研究对象,建立训练数据集训练模型,测试集中进行验证。在数据具有单一特征突变和非平稳的情形下,使用多种机器学习模型进行RUL的预测,结果表明RELM-Ada Boost预测模型能较好的预测RUL,在几种模型中具有最好的预测精度。（3）雷达健康评估技术研究,在电路级,模块级健康感知技术的基础之上,提出了基于战技指标的雷达系统级健康度的概念,并由此划分了雷达系统的健康等级。提出了基于主成分分析的多维指标数据降维以及劣化距离度量的健康度评估策略。设计基于雷达距离指标的健康度评估实验,提供了一种有效的雷达系统级,分系统级的健康评估方法。（4）雷达系统健康管理架构技术研究,分析雷达PHM系统的需求,结合工程实践经验,阐述了分层式的健康管理系统框架,针对健康管理中关键健康信息数据结构和维护决策的建立和管理进行阐述。设计了雷达健康管理演示系统,提出一种可行的、实用的雷达基于状态维护设计方案。
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