基于深度学习的短波发信机故障诊断应用

作者：刘程; 陈斌; 瞿珊瑚; 张海天

来源：通信技术, 2018, 51(12): 3033-3037.

• 短波发信机
• 深度学习
• 堆栈自编码
• 故障诊断
• 特征提取

传统的发信机故障诊断多基于故障树、专家系统或机器学习的方法,而这些方法都需要花费大量的人力和精力来提取数据特征,对工作人员的专业性要求很高,且容易出现诊断误差。针对这一问题,提出一种基于深度学习的短波发信机故障诊断方法。首先,采集发信机的原始故障信号,对故障信号进行归一化处理后,将数据样本分为训练集和测试集。训练过程中,用无标签数据逐层训练深度神经网络,用有标签数据精调网络参数,完成对故障信号数据的特征提取。最后,用训练好的网络对5种状态的信号进行故障诊断。仿真分析表明,该方法有效减小了诊断误差,诊断性能优于传统的诊断方法。

• 单位
  电子工程学院; 中国人民解放军海军工程大学