基于多分类SVM的T/R组件SRU级故障诊断

• 作者: 王挺 盛文 蒋伟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 故障诊断 T/R组件 SRU 多分类SVM 故障数据库 仿真训练
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TN98-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.015

摘要

针对目前T/R组件外部测试点少,测量项目无法与内部模块一一对应,难以通过外部测量数据直接诊断到SRU级故障的问题,提出一种基于多分类SVM的SRU级故障诊断方法.首先介绍SVM的基本原理和多分类方法,结合T/R组件内部结构,介绍T/R组件SRU级模型,然后从理论层面分析接收通道当单个SRU发生故障时各个测试项目测量值的超标概率与程度,并以此为依据建立故障数据库,最后利用数据库中的数据对多分类SVM进行训练并预测,诊断准确率可达90％以上,表明该方法可准确有效地诊断出T/R组件SRU级故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋伟	空军预警学院防空预警装备系	24	28	3.0	4.0
2	盛文	空军预警学院防空预警装备系	33	63	4.0	6.0
3	王挺	空军预警学院防空预警装备系	8	8	2.0	2.0