便攜式雷達(dá)綜合檢測平臺及智能故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計

, , ,

(1.西安黃河機電有限公司設(shè)計研究所，西安 710043； 2.海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院， 武漢 430033)

0 引言

活動目標(biāo)偵察校射雷達(dá)可以在夜間或惡劣氣候條件下偵察敵方運動中的人員、車輛、坦克和艦船等目標(biāo)，測定其坐標(biāo)和速度，并測定己方射彈地面炸點對目標(biāo)偏差以校正火炮射擊。某型活動目標(biāo)偵察校射雷達(dá)作為新一代定型裝備，已經(jīng)大量裝備我軍地面?zhèn)刹觳筷牎Ｔ趯嶋H作戰(zhàn)使用維修以及裝備保障時，研制廠家研制了該雷達(dá)的中繼級檢測維修車。檢測維修車配備了三大單元和顯示組合獨立的檢測臺，以及專家診斷系統(tǒng)，但是由于配套設(shè)備繁多、造價高昂，部隊裝備數(shù)量很少，難以解決該雷達(dá)特別是野戰(zhàn)基層級維修保障能力嚴(yán)重不足的問題。原有的檢測維修車雖然配備了專家系統(tǒng)，但是專家系統(tǒng)的故障檢測準(zhǔn)確率偏低，專家系統(tǒng)知識庫已不能滿足部隊日益增長的維修需求和部隊作戰(zhàn)任務(wù)[1-2]。

為解決該雷達(dá)維修成本高、野戰(zhàn)基層級維修保障能力嚴(yán)重不足和日常訓(xùn)練的問題，提高專家系統(tǒng)故障檢測準(zhǔn)確率，研制設(shè)計了一種便攜式雷達(dá)綜合檢測平臺(簡稱檢測平臺)[3]，該平臺以滿足部隊需求、智能化設(shè)計思路，多功能集成及多樣化檢測手段，將雷達(dá)檢測設(shè)備、模擬訓(xùn)練器和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷系統(tǒng)的功能集于一體，實現(xiàn)檢測平臺的集成化、小型化和檢測的智能化。

1 主要功能和技術(shù)指標(biāo)

該檢測平臺主要功能和指標(biāo)如下：

1)檢測平臺可實現(xiàn)對雷達(dá)三大單元、顯示組合的獨立檢測、自檢結(jié)果的采集和匯流環(huán)的自動檢查，檢測項目覆蓋三大單元和顯示組合技術(shù)條件規(guī)定的所有條目；

2)產(chǎn)生跳頻編碼、量程控制、目標(biāo)特性、 高低控制、高壓控制、DGC中頻增益控制曲線等控制信號；

3)產(chǎn)生并模擬和路以及差路模擬目標(biāo)視頻信號，實現(xiàn)以下功能：

(1)模擬運動目標(biāo)：模擬目標(biāo)個數(shù)：3個；模擬目標(biāo)速度范圍：0～200 km/h，可任意設(shè)置； 信號幅度連續(xù)可調(diào)；

(2)模擬炸點目標(biāo)：炸點方位、距離、持續(xù)時間和多普勒頻率可設(shè)定；數(shù)量：3發(fā)；

(3)信號靈敏度檢測：模擬信號幅度±0.1 V；方位、距離可任意設(shè)定,多普勒頻率為0～200 Hz；數(shù)量：3個；

(4)跟蹤精度測試：實時錄取方位和距離跟蹤數(shù)據(jù)，并進(jìn)行閉環(huán)跟蹤精度的圖像和數(shù)據(jù)處理。

4)智能故障診斷系統(tǒng):具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動故障分析、報警和預(yù)測能力，同時具備可以根據(jù)歷史故障信息進(jìn)行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)自訓(xùn)練和校正能力；

可根據(jù)雷達(dá)三大單元的自檢信息或故障現(xiàn)象，利用聲音、文字、圖像等多媒體手段，對維修人員現(xiàn)場維修提供強大的技術(shù)支持和維修指導(dǎo)；

在雷達(dá)單元維修過程中可隨時調(diào)用，保證雷達(dá)現(xiàn)場維修時的故障分析和維修能力。

5)覆蓋率:可更換單元檢測覆蓋率不小于95%。

6)故障檢測率:電子線路板故障檢測率不小于95%。

7)虛警率:電子線路板故障檢測虛警率不大于2%。

2 硬件組成及工作原理

檢測平臺的硬件組成如圖1所示，其構(gòu)成部分有：主控計算機板、雷達(dá)綜合信號產(chǎn)生及處理板、時序檢查板、DGC接口板、母板、圖像信號處理組合、綜合電源、加固液晶屏、操作面板、固態(tài)繼電器、機箱、24V直流穩(wěn)壓電源、一體化鍵盤機箱、信號電纜、電源電纜和測試電纜組成。

圖1 檢測平臺硬件組成圖

主控計算機板采用PC104嵌入式計算機為主控計算機，以3片BK51SD單片機作為從機，從機分別位于主控計算機板、雷達(dá)綜合信號產(chǎn)生及處理板和時序檢查板，采用多微機共總線分布式控制技術(shù)，通過DPRAM雙端口存儲器完成與從機數(shù)據(jù)交互。主控計算機板通過LVDS接口連接加固液晶顯示屏，通過PS/2接口連接鍵盤鼠標(biāo)，通過音頻接口連接內(nèi)置音箱，以實現(xiàn)人機交互[4-5]。主控計算機板運行智能故障診斷系統(tǒng)和雷達(dá)綜合檢測軟件，并用于完成對天線座單元的檢測，是檢測平臺的核心控制模塊。

雷達(dá)綜合信號產(chǎn)生及處理板該板由3個DDS控制器AD7008、FPGA、放大濾波電路、調(diào)制電路、頻率自檢電路和加法電路等組成[6]。主要用于完成對主控臺單元的檢測，并具有模擬訓(xùn)練器的主要功能。

時序檢查板主要由BK51SD單片機、DPRAM、CPLD、光電耦合器、基準(zhǔn)時鐘濾波放大電路等組成，主要用于為本組合和被測設(shè)備提供時序和狀態(tài)控制信號，同時在加電管理軟件的控制下，通過光耦控制兩個固態(tài)繼電器進(jìn)行加電控制，其中24 V Ⅰ用于本組合加電，由綜合電源產(chǎn)生5 V、15 V和200 V三種電源；24 V Ⅱ用于被測單元加電。

DGC接口板主要由BK51SD單片機、CPLD、E2PROM、DPRAM、D/A轉(zhuǎn)換器等組成，主要用于完成對收發(fā)倉單元的測試，同時負(fù)責(zé)產(chǎn)生DGC接收機增益控制曲線。

圖像信號處理組利用FPGA及大規(guī)模存儲電路，產(chǎn)生行同步信號、幀同步信號和二次圖像信號，以完成對雷達(dá)顯示組合的測試和維修。

3 智能故障診斷系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

3.1 診斷系統(tǒng)原理設(shè)計

檢測平臺的智能故障診斷系統(tǒng)綜合了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的非線性映射能力，而且還具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、容錯性和并行處理等性質(zhì)。在工作過程中，根據(jù)一組輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便按已確定的權(quán)值計算出對應(yīng)的輸出，同時還可以根據(jù)其輸出與實際情況的差值，按各訓(xùn)練過程相同的學(xué)習(xí)規(guī)則修改權(quán)值，即進(jìn)行自學(xué)習(xí)，使之能適應(yīng)外界環(huán)境的變化，采用簡單的神經(jīng)元連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有高度復(fù)雜的非線性動力學(xué)系統(tǒng)特點[7]。

BP網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其神經(jīng)元的傳輸函數(shù)為S函數(shù)，可以實現(xiàn)從輸入到輸出的任意的非線性映射，用于淺層次經(jīng)驗推理。專家系統(tǒng)主要用于深層次符號推理，可通過內(nèi)容進(jìn)行匹配邏輯推理。通過利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合的方式，不僅可存儲信息，處理統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，還可對知識進(jìn)行存儲并解決問題，推理故障發(fā)生整個過程[8-9]。

對于故障診斷系統(tǒng)來講，故障表示是故障系統(tǒng)的首要問題。文中假設(shè)F為某雷達(dá)系統(tǒng)故障表，其中各故障的屬性組成固定屬性集Z，F(xiàn)={f0,f1,f2…fn}，其中，f0表示正常系統(tǒng)，f1,f2…fn代表各個故障。

ASi={Ai|Ai作為某雷達(dá)的動態(tài)屬性，表示故障fi導(dǎo)致的差錯}；IN-AS={AK|AK為某雷達(dá)的輸入屬性，決定某雷達(dá)動態(tài)特性}。

AS=AS′∪IN-AS

其中，AS為雷達(dá)系統(tǒng)故障集F所對應(yīng)的屬性集，令A(yù)S={A1,A2,…,An},L是系統(tǒng)對故障進(jìn)行的具體診斷，則在t時刻對雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行的具體診斷故障為：fi=L(A1(t),A2(t),…,An(t))，i=0,1,…，n。自變量可取到是屬性集AS在各時刻t的所有取值，對雷達(dá)系統(tǒng)的故障診斷結(jié)果是由故障集多個故障的邏輯運算綜合而成。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

基于故障檢測機理，該平臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測系統(tǒng)主要劃分為3層模塊，3層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖2所示。前模塊分別實現(xiàn)故障原因輸入；中間模塊為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析處理；后模塊為反邏輯，實現(xiàn)清晰化[10]。其中，為保證合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)，降低網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜度與訓(xùn)練難度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點數(shù)主要依據(jù)先前雷達(dá)故障發(fā)生經(jīng)驗公式設(shè)定，并依據(jù)訓(xùn)練結(jié)果而調(diào)整。具體經(jīng)驗公式如下：

nimpic=2ninput+1

(1)

(2)

(3)

nimpic=log2ninput

(4)

其中，nimpic為隱藏層神經(jīng)元個數(shù)，ninput為輸入層神經(jīng)元個數(shù)，noutput為輸出層神經(jīng)元個數(shù)，a取值為1～10。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法如下：

1)輸入層節(jié)點i，其輸出等于xi,i=1,2,…,n；

2)隱含層節(jié)點j，其輸入hi，輸出Oj分別為:

(5)

(6)

其中，j=1,2,…,m;Tj=wn+1jxn+1，xn+1=-1。

3)輸出層節(jié)點，其輸入hk，輸出yk分別為：

(7)

(8)

其中，k=1,2,…，l;Tj=wm+1kOn+1，Om+1=-1。

(9)

(10)

3.2 系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)

3.2.1 系統(tǒng)軟件概述

綜合檢測平臺采用定制裁減的Win XPE嵌入式操作系統(tǒng)，具有內(nèi)核小、占用系統(tǒng)資源少、啟動速度快、增強寫保護等特點。研發(fā)了基于WinXPE操作系統(tǒng)下的底層驅(qū)動軟件、庫維護軟件和應(yīng)用程序，實現(xiàn)了Windows系統(tǒng)下的實時控制及數(shù)據(jù)交換[11]，最小采樣周期50 ms。

研制開發(fā)了智能故障診斷系統(tǒng)、雷達(dá)綜合檢測軟件、集總接口分配軟件、直接數(shù)字合成DDS1和DDS2軟件、通訊接口軟件、模擬信號檢測軟件、接口采集軟件、數(shù)模接口控制軟件、DGC數(shù)據(jù)存儲等軟件，其中Win XPE系統(tǒng)環(huán)境下應(yīng)用軟件17個，F(xiàn)PGA軟件4個、CPLD軟件2個、數(shù)據(jù)存儲軟件1個。

雷達(dá)綜合檢測軟件和智能故障診斷系統(tǒng)均采用delphi語言編寫，通過二維矢量圖形和虛擬儀表控制界面，使人機交互界面更加簡單明確，易學(xué)易用。各軟件受雷達(dá)綜合檢測軟件統(tǒng)一調(diào)度，其核心目標(biāo)是為智能故障診斷系統(tǒng)提供被測產(chǎn)品的當(dāng)前信息。

3.2.2 主要技術(shù)難點

1)BP整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整及訓(xùn)練指標(biāo)的確定。智能診斷系統(tǒng)的核心是知識，擁有的知識的多少及知識的質(zhì)量決定了一個診斷系統(tǒng)所具有解決問題的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識獲取與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)知識獲取完全不同，隨著對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究的深入，發(fā)現(xiàn)該方法存在主要難點是網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點數(shù)的選取上，基本上是根據(jù)經(jīng)驗采用試探法選取的。為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加有效地解決實際的故障診斷問題，需要找到其結(jié)構(gòu)特性最能反映故障診斷問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且其權(quán)值能比較精確地表示故障征兆到故障原因之間的非線性映射關(guān)系。這需要通過大量的實例來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及確定訓(xùn)練指標(biāo)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得相應(yīng)的領(lǐng)域知識。與傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的知識獲取相比，它實際上大大節(jié)省了時間，而且由于它可以直接從數(shù)據(jù)中獲取知識，所以也大大增加了知識的來源。

2)信息融合。對于未經(jīng)學(xué)習(xí)的樣本和遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離樣本的輸入數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的診斷能力將下降，甚至可能得出錯誤的結(jié)論。因此，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時，對診斷對象的機理必須十分清楚。智能故障診斷系統(tǒng)在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷的基礎(chǔ)上，必須充分利用雷達(dá)綜合檢測軟件提供的被測產(chǎn)品的其它的參數(shù)信息，通過信息融合，提高診斷的準(zhǔn)確性。

3.2.3 故障診斷系統(tǒng)軟件實現(xiàn)

智能故障診斷系統(tǒng)程序結(jié)構(gòu)示意圖見圖3。在該系統(tǒng)中，知識庫及推理機完全分離，知識庫作為專家系統(tǒng)的核心，其內(nèi)容修改由庫維護軟件完成。推理部分采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和流程控制知識相結(jié)合的推理方式。推理機根據(jù)某雷達(dá)的當(dāng)前信息，首先判斷出是否出現(xiàn)異常，若異常，則根據(jù)原規(guī)則指定由哪個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成進(jìn)行診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理采用BP 網(wǎng)絡(luò)的前向運算規(guī)則，其結(jié)果根據(jù)相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成運算得出，從而判斷是否出現(xiàn)故障并指定故障發(fā)生的部位，并通過多媒體手段為用戶提供詳細(xì)的維修指導(dǎo)建議和操作說明[12]。

圖3 智能故障診斷系統(tǒng)程序結(jié)構(gòu)示意圖

4 仿真測試與效果評估

4.1 測試結(jié)果

雷達(dá)故障系統(tǒng)診斷步驟如下：1)將雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)的故障樣本輸入到輸入層，各節(jié)點也是該層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的輸出；2)根據(jù)由經(jīng)驗值所得到的故障類型閾值去判定對應(yīng)輸出層神經(jīng)元的最終輸出結(jié)果。表1為由實際經(jīng)驗所得出的雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)實際故障樣本和其對應(yīng)特征值，表2為將各樣本輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層從而得到的對應(yīng)訓(xùn)練結(jié)果，即雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)故障原因[13]。

表1 典型故障樣本

表2 典型故障樣本網(wǎng)絡(luò)輸出值

將表1的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后, 以實際故障樣本為網(wǎng)絡(luò)的原始訓(xùn)練樣本, 送入BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點數(shù)分別取8、9 和10 ,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練3625 次, 得出3 層BP 網(wǎng)絡(luò)的各個連接權(quán)值和閾值。經(jīng)過上述學(xué)習(xí)訓(xùn)練, 網(wǎng)絡(luò)獲取診斷發(fā)射系統(tǒng)的故障知識,網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)輸出“1.00”表示有故障發(fā)生，“0.00”表示對應(yīng)的故障不發(fā)生。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果，將判決門限取0.85，即在某種故障模式下，網(wǎng)絡(luò)的輸出大于0.85，而其它均較小時，則判定為發(fā)生了該故障。訓(xùn)練結(jié)果表明，雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性大幅提高。

4.2 測試曲線及診斷性能

圖4為整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程, 由結(jié)果變化曲線可以看出，經(jīng)過37次迭代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果可快速收斂到目標(biāo)值0.0001，此時訓(xùn)練誤差為8.2578e-005，表明其對故障檢測性能良好。

圖4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

在雷達(dá)05批產(chǎn)品中抽調(diào)一部進(jìn)行試驗,每個單元分系統(tǒng)分別人為設(shè)置故障和非故障樣本共 30 組，以這8個分系統(tǒng)共270組樣本檢驗智能故障診斷系統(tǒng)的診斷性能，其結(jié)果如表3所示。

表3 智能故障診斷系統(tǒng)的診斷結(jié)果

從表3實測數(shù)據(jù)分析，所有的測試結(jié)果故障診斷正確率都在90%以上，表明該智能故障診斷系統(tǒng)的診斷性能遠(yuǎn)優(yōu)于現(xiàn)有的檢測手段。但是天線收發(fā)單元和主控臺單元由于功能和線路設(shè)計復(fù)雜，故障診斷正確率偏低，說明該系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)還需進(jìn)一步完善。

4.3 整體性能評價

在設(shè)計鑒定階段，被測產(chǎn)品現(xiàn)場可更換單元(LRU)總數(shù)量為17個，檢測平臺可檢測的可更換單元數(shù)量為17個，可更換單元檢測覆蓋率為100%。檢測平臺對于車間可更換單元(SRU)設(shè)置故障總數(shù)為100個，通過測試，其正確故障檢測為99個，按照70%置信度計算，SRU故障檢測率為98.96%，虛警率為0.04%，完全滿足技術(shù)指標(biāo)的要求。

經(jīng)部隊使用試驗，檢測平臺以簡單易用、功能完善、故障定位快速準(zhǔn)確、攜行方便等特點得到用戶單位的廣泛好評。

5 結(jié)論

綜合檢測平臺是為滿足某型雷達(dá)的野戰(zhàn)基層級維修需要而進(jìn)行研制的專用檢測設(shè)備，集故障檢測、性能測試和模擬訓(xùn)練功能于一體，可對某型雷達(dá)三大單元和顯示組合進(jìn)行獨立的檢查、測試和調(diào)整，并采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障智能診斷系統(tǒng)，大幅提升了對某型雷達(dá)的故障分析、故障定位和維修能力，可滿足野戰(zhàn)條件下裝備的快速維修保障和訓(xùn)練，并適用于多級維修，提高了雷達(dá)在部隊實裝配備的綜合診斷檢測效率，為裝備維修提供了有力的支持和保障。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張 翔，崔瀟瀟，王 洋，等. 基于機電混合式目標(biāo)模擬的雷達(dá)制導(dǎo)半實物仿真關(guān)鍵技術(shù)[J]. 彈箭與制導(dǎo)學(xué)報, 2015, 35(4): 39-42.

[2] 許 稼, 彭應(yīng)寧, 夏香根, 等. 空時頻檢測前聚焦雷達(dá)信號處理方法[J]. 雷達(dá)學(xué)報, 2014, 3(2): 129-141.

[3] 王 杰, 金秋春, 馬鵬閣, 等. 基于消光比的機載多脈沖激光雷達(dá)性能綜合測試系統(tǒng)研制[J]. 計算機測量與控制, 2014, 22(3): 778-780.

[4] 張增繼. 基于 ARM 嵌入式系統(tǒng)在雷達(dá)接口控制與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 信息通信, 2015 (2): 19-20.

[5] 劉立人. 自干涉合成孔徑激光三維成像雷達(dá)原理[J]. 光學(xué)學(xué)報, 2014 (5): 253-260.

[6] 車 俐, 白云浩, 蔣留兵. 小型高精度防撞雷達(dá)信號處理系統(tǒng)實現(xiàn)[J]. 現(xiàn)代雷達(dá), 2016, 38(7): 32-35.

[7] 胡霄楠, 史忠科. BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雷達(dá)故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 計算機測量與控制, 2006, 14 (12):1660-1662.

[8] 許志宏, 盧旻昊, 陳 列. 基于專家系統(tǒng)的雷達(dá)故障診斷軟件研究[J]. 現(xiàn)代雷達(dá), 2009 (5): 25-29.

[9] 姜來春. 故障樹分析方法在脈沖雷達(dá)故障檢測中的應(yīng)用[J]. 電子設(shè)計工程, 2013, 21(3): 27-29.

[10] 張 捷, 薄煜明, 呂 明. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)故障檢測[J]. 南京理工大學(xué)報 (自然科學(xué)版), 2010, 34(1): 19-23.

[11] 李東海. 基于專家系統(tǒng)的雷達(dá)識別方法[J]. 艦船電子對抗, 2014, 37(5): 10-13.

[12] 劉發(fā)金. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星故障診斷專家系統(tǒng)及其應(yīng)用[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2006.

[13] 涂望明,宋執(zhí)環(huán),孟慶志,等.小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雷達(dá)故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 計算機測量與控制, 2012, 20 (4):921-923.