基于自适应模糊Petri网的雷达故障诊断方法研究  

Radar fault diagnosis with the adaptive fuzzy Petri net

作　　者：马敏[1] 黄建国[1] 夏侯士戟[1] 

机构地区：[1]电子科技大学自动化工程学院,成都610054

出　　处：《仪器仪表学报》2008年第2期261-265,共5页Chinese Journal of Scientific Instrument

基　　金：国家自然科学基金(60674077;60673011);总装备部预研基金(9140A16060406DZ0213);电子科技大学校青年基金(JX0635)资助项目

摘　　要：针对雷达设备越来越复杂,故障诊断难度逐渐增大的情况,提出一种基于自适应模糊Petri网(AFPN)的雷达故障诊断方法。在该方法中,首先根据雷达故障专家系统中常用的模糊产生式规则建立模糊Petri网,然后结合神经网络知识通过样本数据对模糊Petri网中的权值进行反复的学习训练,这样可以避免依靠人工经验设置带来的不确定性。当Petri网权值固定之后,根据故障征兆出现的概率通过故障推理最后找到故障起因。这种方法和传统的故障树方法相比,具有很多优势。Because radar fault diagnosis is more difficult and complex than before, a method based on the adaptive fuzzy Petri net is proposed to solve the problem. In this method, at first a fuzzy Petri net set up by the fuzzy production rule. Then the weights of the fuzzy Petri net are trained by neural network, it avoids the uncertainty coming from people＇s setting. At last, when the weights of the fuzzy Petri net are fixed, the fault origin can be found through the fault inference. The method has many more merits than the fault tree diagnosis method.

关 键 词：雷达故障诊断 自适应模糊Petri网 专家系统 神经网络 

分 类 号：TP202[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]