文献类型：期刊文章

作　　者：庄夏[1]

机构地区：[1]中国民用航空飞行学院科研处,四川广汉618307

出　　处：《现代雷达》

基　　金：四川省科技厅资金资助项目(2015GZ0279)

年　　份：2017

卷　　号：39

期　　号：12

起止页码：15-19

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、核心刊

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。

关 键 词：雷达 增强学习  故障诊断 神经网络 行动者评论家  

分 类 号：TN95]