一种基于动态更新神经网络的无监督雷达退化故障预测方法

作     者：翟玉婷 程占昕 房少军 ZHAI Yu-ting;CHENG Zhan-xin;FANG Shao-jun

作者机构：大连海事大学信息科学技术学院大连116026 海军大连舰艇学院信息系统系大连116018 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2023年第23卷第7期

页      面：2901-2909页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(51809030) 

主　　题：故障预测 动态更新神经网络 无监督方法 雷达 

摘      要：为了克服传统雷达故障检测方法对专家经验依赖性强、耗费大量人力物力、容易造成过度检修、无法对退化故障进行提前告警等缺点,提出了一种基于动态更新神经网络的无监督雷达退化故障预测方法。首先通过微波测量设备采集峰值功率和工作频率历史数据,其次利用动态更新神经网络对历史数据进行动态更新并预测后续数据,最后采用孤立森林方法对预测数据进行无监督故障检测,以此实现雷达退化故障预测并提前告警。结果表明,本文提出的方法可至少提前10个时间步(100 min)预测退化故障并实时告警,能够在小样本、无故障样本、无特征提取、无人工阈值的情况下实现雷达退化故障预测。