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基于多项式系数自回归模型的雷达性能参数最优组合预测
被引量:
8
1
作者
吴婕
吕永乐
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期1117-1121,共5页
针对雷达故障预测与健康管理(PHM)技术工程实现中性能参数变化趋势预测准确度不高的问题,提出一种基于多项式系数自回归(PCAR)模型的性能参数预测方法。首先,介绍了PCAR模型的形式及其阶次、参数确定方法,该模型相对于传统的线性模型扩...
针对雷达故障预测与健康管理(PHM)技术工程实现中性能参数变化趋势预测准确度不高的问题,提出一种基于多项式系数自回归(PCAR)模型的性能参数预测方法。首先,介绍了PCAR模型的形式及其阶次、参数确定方法,该模型相对于传统的线性模型扩大了模型选择范围,有效降低了建模偏差;然后,为了进一步提高预测准确度,采用基于奇异值分解滤波算法(SVDFA),选取最优门限值,将性能参数监测序列拆分成与各个失效因素对应的子序列,最后分别采用不同阶次的PCAR模型来预测序列未来值。仿真实验结果表明,所提出的联合PCAR模型的组合预测方法同单一自回归滑动平均模型(ARMA)的预测结果相比,三个监测序列的预测准确度分别提高了79.7%、97.6%和82.8%。实验结果表明该预测方法可应用于雷达性能参数的预测,有利于提高雷达的工作可靠性。
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关键词
雷达性能参数
故障预测与健康管理
多项式系数自回归模型
序列分解
最优组合预测
基于奇异值分解滤波算法
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职称材料
题名
基于多项式系数自回归模型的雷达性能参数最优组合预测
被引量:
8
1
作者
吴婕
吕永乐
机构
中国电子科技集团公司第十四研究所信息处理部
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期1117-1121,共5页
基金
国防基础科研项目~~
文摘
针对雷达故障预测与健康管理(PHM)技术工程实现中性能参数变化趋势预测准确度不高的问题,提出一种基于多项式系数自回归(PCAR)模型的性能参数预测方法。首先,介绍了PCAR模型的形式及其阶次、参数确定方法,该模型相对于传统的线性模型扩大了模型选择范围,有效降低了建模偏差;然后,为了进一步提高预测准确度,采用基于奇异值分解滤波算法(SVDFA),选取最优门限值,将性能参数监测序列拆分成与各个失效因素对应的子序列,最后分别采用不同阶次的PCAR模型来预测序列未来值。仿真实验结果表明,所提出的联合PCAR模型的组合预测方法同单一自回归滑动平均模型(ARMA)的预测结果相比,三个监测序列的预测准确度分别提高了79.7%、97.6%和82.8%。实验结果表明该预测方法可应用于雷达性能参数的预测,有利于提高雷达的工作可靠性。
关键词
雷达性能参数
故障预测与健康管理
多项式系数自回归模型
序列分解
最优组合预测
基于奇异值分解滤波算法
Keywords
performance parameter of radar
Prognostics and Health Management(PHM)
Polynomial Coefficient AutoRegressive(PCAR)model
sequence decomposition
optimal combination prediction
Singular Value Decomposition Filtering Algorithm(SVDFA)
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多项式系数自回归模型的雷达性能参数最优组合预测
吴婕
吕永乐
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
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