隨著高新技術廣泛用于軍用雷達，使得雷達系統變得越來越復雜，但操作更加簡單和智能化。現代戰爭中，雷達的作用也越來越重要，戰場不僅要求雷達具有全天候的作戰能力、優越的性能指標、極高的自動化程度及高可靠性，更重要的是要求雷達維修保障人員能夠進行戰場快速搶修，確保雷達裝備的完好率。因此，對于雷達裝備的智能化維修保障也提出了更高的要求。人工神經網絡[1]存在訓練樣本大、隱層節點數目選取等問題；專家系統[2]由于依賴于雷達專家知識，運用某種規則進行推理，因此在自適應能力和學習能力方面存在局限性。本文針對當前基層部隊無法對電路板進行維修的現狀及難點，提出了基于小波去噪及小波包變換與最小二乘支持向量機相結合的雷達故障診斷方法，并基于此設計了某型雷達電路板故障診斷系統，旨在提高部隊基層雷達裝備自我維修保障能力，確保戰時能夠實現戰場的快速搶修。應用結果表明，該方法提高了雷達故障診斷的有效性和優越性。

    支持向量機[3]SVM（Support Vector Machine）是在統計學習理論SLT（Statistical Learning Theory）的基礎上發展起來的十分有效的分類方法，它基于最小的結構風險，解決了學習機的學習能力和泛化能力之間的矛盾。支持向量機通過核函數把原始數據空間映射到高維的特征空間，在特征空間最大化分類間隔構造最優分類超平面，其中分類面只需要少量的支持向量。SVM克服了神經網絡的不足，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現出結構簡單、全局最優、泛化能力強等許多特有的優勢。最小二乘支持向量機[4，5]LS-SVM（Least Squares Support Vector Machine）是SVM的擴展，采用最小二乘線性系統代替SVM用二次規劃的方法實現學習問題，避免了SVM的凸二次規劃問題的求解。


2.2 模型算法
    LS-SVM是在SVM的基礎上進行改進而提出的，它用二次損失函數取代了SVM中的不敏感一次損失函數，將二次尋優變為對線性方程組的求解，簡化了計算復雜性，并且約束條件由不等式改為等式[9],優化問題成為：

2.3 實施步驟
    在LS-SVM算法中，規則化參數γ和RBF核函數的標準化參數δ通常根據經驗選取一個具體的值，但δ取值不同，結果變化較大。因此，在應用中要進行效果比較，動態選取。具體步驟為：
    (1)訓練數據導入。LS-SVM方法和神經網絡一樣，需要訓練樣本和測試樣本。
    (2)數據處理與特征提取。對樣本數據進行處理可以提高訓練速度，特征提取是指當樣本空間維數較高時，通過映射或變換的方法，將數據樣本變為低維空間數據，以達到降維的目的。
    (3)樣本訓練。在對樣本進行訓練之前，需要確定LS-SVM模型的兩個重要參數，即懲罰參數γ（gam）和徑向基核參數δ（sig2）。本文采用交叉驗證法(網格法搜索)，在工具箱中，使用 tunelssvm函數，其中包含了網格搜索，對gam、sig2進行優化選擇。
    (4)采用測試樣本進行測試。需要使用函數simlssvm，類似于神經網絡中的sim函數。
3 故障診斷系統設計
3.1 系統簡介
　系統以Windows為平臺，采用Visual Studio 2008為開發工具，以SQL2005為后臺數據庫生成軟件系統。故障檢測定位模塊采用Matlab編寫，系統采用混合編程方法，輸入數據即可完成實時在線故障診斷。該系統具有電路板故障檢測定位、電路板信號查詢和數據庫管理等功能。系統的結構如圖3所示。

3.2 功能簡介

　(1)故障檢測定位模塊。通過對待修電路板上的測試點進行測試,將數據輸入到訓練好的故障檢測定位單元，即可判斷出故障點，其核心是采用LS-SVM良好的非線性分類能力，對雷達故障點進行定位。
    ①電路板故障檢測：通過調用Matlab中的故障診斷程序，輸入檢測點的數據，即可將故障部位定位到元器件或者模塊。
　②故障分析專家系統：由于雷達的故障現象多種多樣，有時不能直接判斷出是哪個電路板或者分系統的故障。為了盡快縮小故障范圍，故障分析專家系統將引導維修人員快速定位故障部位。
　(2)信號查詢模塊。當遇到測量某一點有信號，但不知道該信號是否正常，無法進行判斷時，通過查詢該系統，維修人員可以快速對故障進行定位，展開維修。
　①電路板信號查詢：為了方便雷達檢測維修人員學習和維修，系統提供了電路板信號查詢功能。通過該功能，雷達維修人員可以熟悉了解電路板的輸入輸出信號以及電路中各主要節點的信號，從而很容易地判斷出故障部位并進行維修。
　②電路圖查詢：在實際信號測試過程中，往往需要知道信號的流向，但在實際電路板中不容易確定。通過電路圖查詢功能，可以快速找出需要測試的節點。
　(3)數據庫管理模塊。該模塊可以進行大批量的數據管理操作，具備很強的數據存儲、計算、修改和查詢能力。系統采用開放式的體系結構和運行方式，界面友好；具有較強的事務處理能力，滿足系統的響應要求。
    ①數據修改:提供各種數據的錄入與修改功能。按照雷達各分系統、各種組合及各電路板編號進行分類，電路板按照編號、名稱等錄入數據庫，元器件按照參數、名稱等錄入數據庫，以備查詢。
    ②維修備件管理:通常雷達都隨裝配備了一些電路板和元器件，以應付緊急情況下的裝備搶修。在對雷達進行維修時，可以利用這些資源，達到快速搶修的目的。按照備件的型號、名稱、參數、數量和備件位置等編入數據庫后，可以方便地進行查詢，也可以根據實際情況進行補充，以滿足戰備需求。
    仿真結果表明，本文利用小波去噪及小波包分解提取能量熵特征向量與LS-SVM相結合的方法1對雷達電路板進行的故障診斷， 是一種新的、有效的雷達故障診斷方法。該方法有效地解決了故障現象與故障原因之間的非線性映射關系，實現了采用數據驅動的方法準確地進行故障定位。
參考文獻
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