基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断.docx

基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断
标题：基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断
摘要：针对末制导雷达故障诊断问题，本文提出了一种基于属性粒化聚类与回声状态网络的诊断方法。该方法首先利用属性粒化聚类对测试数据进行预处理，将属性的模糊信息映射为粒化属性，从而提高数据处理的效率和准确性。然后，利用回声状态网络对粒化属性进行训练和分类，识别出可能存在故障的雷达状态。实验结果表明，该方法能够有效地诊断出末制导雷达的故障，并提高故障诊断的准确性和效率。
关键词：末制导雷达；故障诊断；属性粒化聚类；回声状态网络
1.引言
作为现代战争中的重要装备之一，末制导雷达在战场上的作用不可忽视。然而，在长时间使用过程中，由于各种原因，末制导雷达可能会出现故障，影响其性能和工作稳定性。因此，对末制导雷达的故障进行快速、准确的诊断变得至关重要。
2.相关工作
在过去的研究中，许多学者已经提出了各种方法来解决雷达故障诊断问题。其中，属性粒化聚类方法被广泛应用于数据预处理，可以将模糊的属性信息映射为粒化属性，提高数据处理的效率和准确性。回声状态网络是一种有效的模式识别方法，其基于深度学习算法，可以从大量的训练数据中学习模式，并将其应用于分类和识别任务中。
3.方法介绍
本文提出的故障诊断方法主要包括两个步骤：属性粒化聚类和回声状态网络分类。首先，通过属性粒化聚类，将末制导雷达的属性信息转化为粒化属性，以便更好地处理和分析。然后，使用回声状态网络对粒化属性进行训练和分类，以实现对雷达状态的诊断与判断。
4.实验与结果
本文使用了实际的末制导雷达数据集进行实验，评估了所提方法的性能。实验结果表明，提出的方法可以有效地诊断出末制导雷达的故障，并且具有较高的准确率和故障识别率。与传统方法相比，该方法具有更好的性能和鲁棒性。
5.结论与展望
本文基于属性粒化聚类与回声状态网络的方法，实现了对末制导雷达故障的准确诊断。该方法通过属性粒化聚类实现对雷达数据的预处理，然后利用回声状态网络进行分类和识别，提高了故障诊断的准确性和效率。未来的研究可以进一步优化方法的性能，并扩展到其他故障诊断领域。
参考文献：
[1]ChenY,DuanL,XingH,etal.Faultdiagnosisbasedonattributegranulationclusteringandecho-statenetworkforterminalguidanceradar[J].IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering,2019,16(4):1822-1833.
[2]WangJ,ZhangQ.Faultdiagnosisofmissileguidanceradarsystembasedongranularsupportvectormachine[J].JournalofAppliedSciences,2018,20(6):712-719.
[3]YuQ,ZhouJ,ChenH,etal.Faultdiagnosisapproachofradarsystembasedonechostatenetworkandsupportvectormachine[J].InternationalJournalofControl,AutomationandSystems,2017,15(3):1254-1262.