【摘 要】
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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
【基金项目】
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四川省科技厅资金资助项目(2015GZ0279)
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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。
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