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BP神經網絡在雷達故障診斷中的應用分析

2020-07-03 02:49:22伍燕平陳程
科學與信息化 2020年13期
關鍵詞:應用

伍燕平 陳程

摘 要 現今,雷達在許多領域中發揮至關重要的作用。在創新和應用雷達過程中,相關工作人員面臨著各種各樣的困難和機遇。雷達故障診斷期間,不斷引入和應用了各種創新技術,其中BP神經網絡在雷達故障診斷中表現尤為突出。因此,本文簡要介紹了BP神經網絡和雷達技術,綜合分析了BP神經網絡在雷達故障診斷中遇到的各種問題,并給出了建設性的意見。

關鍵詞 BP神經網絡;雷達故障;應用

1BP神經網絡與雷達技術綜述

1.1 雷達技術

雷達的全稱是“無線電探測與測距”,是由Radar音譯而來,其實質是通過無線電來探測目標并準確地鎖定目標坐標位置、速度以及高度,由此可見,雷達技術最大優勢就是借助無電線精準定位目標。因雷達定位優勢明顯,為很多領域發展研究提供了便利,因此雷達技術有著廣泛的應用。起初,雷達主要用于在軍事領域定位飛機和車輛,并為軍事系統提供重要的軍事信息。迄今為止,雷達還被廣泛用在天氣預報、環境監測、地面導航以及地質調查等眾多日常生活和社會生產領域。此外,雷達故障維修是一樣專業型非常強的綜合技術工作,除了需要用到雷達技術外,還會涉及計算機軟件、數字電子設備、自動控制技術等中所方面知識,只有具備綜合才能的技術人員才能順利完成雷達故障維修。雷達故障檢測時,需要與時俱進,不斷引入和運用一些新技術。其中BP神經網絡是當下新興技術,如何將BP神經網絡合理應用于雷達故障檢測是當前發展的主流趨勢。

1.2 BP神經網絡

BP神經網絡主要是一種利用誤差反向傳播方法來實現多重計算的前饋神經網絡,是在人工神經網絡基礎上發展形成的新技術,已被廣泛推廣和應用。其優勢諸多,比如結構簡單、模型清晰明確、計算結果可靠、可信度高等。在數據輸入層,可以搜集相關數據,而當其處在隱層時,不僅可以準確分析和計算數據,而且還能借助輸出層輸送相應計算結果。從而順利診斷雷達系統故障。BP神經網絡屬于智能信息處理系統,其特別之處是能夠利用BP算法成階梯遞減的形式計算數據,同時通過階梯搜索的形式將世紀輸出值與期望值之間的數據差減到最小。這是目前BP神經網絡的一種計算方法,并在基礎上不斷擴大其應用范圍。

2BP神經網絡在雷達故障診斷中的應用

2.1 缺少智能自動化系統

在診斷雷達系統故障時,BP神經網絡缺少專業的自動化智能工作系統和應用推廣。截至目前,BP神經網絡的應用范圍依然很小,隨著人工智能時代的到來,各個領域對智能雷達系統的要求日益增加,雖然BP神經網絡在算法上已經升級創新,但尚未創新智能化應用。如何有效提升BP算法的計算速度和精度是目前最重要的研究方向。為了更好地適應復雜雷達系統的應用,應該不斷升級故障診斷模型,以獲得更清晰的計算方法和科學的故障診斷結果。

2.2 BP算法缺乏創新性

信號正向傳播和誤差反向輸出共同組成了BP算法的基本計算技術。在應用雷達系統診斷故障時,必須用BP神經網絡的BP算法來有效提高雷達系統的自動控制功能?,F階段,BP算法在實際應用過程中存在以下不足:①學習速度相對緩慢,在診斷雷達故障時,即使最小的數據也需要工作人員數千次的重復系統化統計升級;②在故障診斷過程中,數據容易進入極限值,此時需要借助數據分析來完成相應診斷工作,而BP算法在數據統計中容易偏向最大值或最小值,進而造成數據的不穩定性和不可靠性;③在選擇網絡層數和神經元數時,理論指導經常缺失,比如,在創新和應用BP算法時,理論知識更新速度,遠跟不上BP神經網絡升級速度。所以,只有結合實際情況,合理利用人工神經網絡,才能取得可靠、準確地檢測結果。

3在雷達故障診斷中,優化BP神經網絡應用

3.1 在診斷雷達故障時,對BP算法進行必要的技術升級

在診斷雷達故障時,應用BP算法時,按照最基礎的形式,將信息數據分為顯式和隱式兩種形式。使用系統以人機為接口深入剖析數據,隨后才能進入子系統咨詢,利用顯式知識庫和隱式知識庫獲取知識,并分析神經網絡結構。使用這兩個系統對深度信息進行重復計算和分析,最終獲得準確的數據結果。升級BP算法時,首先要考慮提高兩個系統的準確性和計算能力,同時不斷提升系統的運行能力以及數據處理能力,并增加計算過程的強度。擴大知識庫的存儲能力,進而從源頭上提高計算數據精度。

3.2 BP神經網絡的應用推廣

為了更好地推廣和應用BP神經網絡,需要不斷提高BP神經網絡應用強度和雷達系統應用化程度。只有二者相互促進,才能建立良性循環關系,不斷優化和健全雷達系統的故障系統。按照處理模塊不同,將雷達系統故障處理劃分為幾種不同形式。此外,只有不斷拓寬BP神經網絡功能范圍,才能有效提升BP神經網絡數據處理能力。公共知識庫有必要對數據進行統一處理。現階段,單一的開發模式已經不再適用于BP神經網絡開發。為了精確診斷故障,有必要不斷升級故障診斷系統。同時,也有必要不斷提高故障處理能力,增強故障處理系統的自檢,自適應和修復能力,同時不斷提升BP神經系統的應用能力。

3.3 對雷達系統進行智能升級

為了更好地優化和升級BP神經網絡在雷達故障診斷和處理能力中的應用,還需要不斷升級雷達系統智能化水平,同時不斷拓寬科學技術在日常生產生活中的應用范圍,繼續發揮智能計算機技術的巨大價值作用,反過來,雷達系統的性能要求也得到了提高。雷達系統的智能升級可以增強故障診斷系統的能力。從根本上有效地改善人工神經網絡在雷達應用系統中的應用,并在智能范圍內合理應用智能推理,智能地升級神經網絡的信息處理和存儲能力,并有針對性地處理和升級雷達系統不足之處,它還加強了神經網絡應用程序的處理,并提高了BP神經網絡在雷達故障診斷系統中的實用性。這是升級BP神經網絡,從而有效促進雷達系統創新和應用的關鍵,進而為廣大群眾日常生產生活提供更多便利。

4結束語

綜上所述,合理引入和應用人工神經網絡更利于雷達故障自動檢測和診斷,同時可以獲得可靠的檢測結果,其應用價值和潛力值得推廣和應用。

參考文獻

[1] 張安華.機電設備狀態監測與故障診斷技術[M].西安:西北工業大學出版社,1995.

[2] 張緒錦.雷達故障檢測與診斷技術的理論研究及實踐[D].合肥:合肥工業大學,2000.

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