一种基于增强学习神经网络的雷达故障诊断方法

• 作者: 庄夏
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达 增强学习 故障诊断 神经网络 行动者评论家
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 总体工程
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TN955|TP393
• 字数: 3730字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2017.12.003

摘要

为了提高现有雷达故障的诊断效率和诊断精度,提出了一种基于增强学习神经网络的雷达故障诊断模型.首先,对基于神经网络的故障诊断模进行了构建和分析;然后,给出了采用马拉特(Mallat)塔式小波变换算法对故障输入数据进行特征提取的方法,将神经网络故障诊断模型的所有参数作为马尔科夫决策模型(MDP)的状态空间,采用增强学习中的行动者评论家算法来寻求最优参数,即采用评论家对当前状态进行评价,并通过行动者对当前状态进行不断改变.在上述讨论基础上,采用反向传播算法再次训练模型.仿真结果表明:文中方法具有较高的故障诊断精确度,相比其他方法具有故障诊断效率高的优点.