决策树算法在声速探头故障诊断中的应用.pdf
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1、总第348期1引言声纳在海洋中的探测能力很大程度上受海洋声学环境的影响。同一声纳在不同海洋声场中的作用距离可相差数倍。海洋声速剖面是研究海洋声场环境的重要工具,是反映海洋声速随深度变化的函数关系。能否获取准确的海洋声速剖面对于发挥声纳最大探测能力具有十分重要的战术意义。目前声纳主要依靠声速探头采集海洋声场信息。声速探头可实时同步采集海水声速与深度数据,通过后台解算即可绘制出海洋声速剖面。近年来,随着实战化演训要求的不断提高,声速探头故障率逐年递增。然而目前声速探头的故障诊断手段还比较单一,主要依靠装备保障人员凭借自身多年维修经验进行故障定位,不但要求维修人员具有较高的专业技术能力和深厚的维修经
2、验积累,而且人工诊断效率低、精度差。此外,虽然用户已经在实际装备日常使用维护中积累了大量声速探头实装数据记录,但却缺乏从这些随机的、有噪声的、模糊的海量数据中提取隐含故障规律的有效手段。针对这一现状,本文提出一种基于决策树算法的声速探头故障诊断方法,提高了故障诊断效率与精度,为用户进行声速探头故障诊断提供了一定的决策支撑。收稿日期:2022年12月3日,修回日期:2023年1月11日作者简介:张朋坤,男,硕士研究生,工程师,研究方向:声纳装备保障与海洋水声环境。决策树算法在声速探头故障诊断中的应用张朋坤1张献2殷钊3王萍1(1.92866部队青岛266100)(2.海军工程大学电子工程学院武汉
3、400333)(3.92677部队大连116000)摘要为增强声速探头自动故障诊断能力,将决策树算法应用于实际声速探头故障诊断问题。简述了决策树算法原理与优势,分析了声速探头工作原理与常见故障,面向声速探头故障诊断问题及数据特点,编程实现了基于CART决策树算法的故障诊断模型。依据收集的真实探头故障数据,经预处理后输入给模型进行故障诊断。实验结果表明,模型所得决策树分类结构清晰,易于理解且分类精度高,实现了故障诊断自动化,提高了故障诊断效率。关键词声速探头;故障诊断;决策树中图分类号TP301.6DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2023.06.033Applicati
4、on of Decision-tree Algorithm in Fault Diagnosis of SoundVelocity ProbeZHANG Pengkun1ZHANG Xian2YIN Zhao3WANG Ping1(1.No.92866 Troops of PLA,Qingdao266100)(2.College of Electronic Engineering,Naval University of Engineering,Wuhan430033)(3.No.92677 Troops of PLA,Dalian116000)AbstractIn order to enhan
5、ce the automatic fault diagnosis ability of sound velocity probe,the decision-tree algorithm is applied to the actual problem in the fault diagnosis of sound velocity probe.The principle and advantages of decision tree algorithm arebriefly described,and the working principle and common faults of sou
6、nd velocity probe are analyzed.In view of the fault diagnosisproblems and data characteristics of sound probe,the fault diagnosis model based on CART algorithm is programmed.Based on thecollected real probe fault data,it is input to the model for fault diagnosis after preprocessing.The experimental
7、results show that thedecision-tree classification structure obtained by the model is clear,is easy to understand and has high classification accuracy,which realizes the automation of fault diagnosis and improves the efficiency of fault diagnosis.Key Wordssound velocity probe,fault diagnosis,decision
8、-treeClass NumberTP301.6舰 船 电 子 工 程Ship Electronic Engineering总第 348 期2023 年第 6 期Vol.43 No.6154舰 船 电 子 工 程2023 年第 6 期2决策树算法理论概述2.1决策树工作原理与优势决策树算法是数据挖掘领域中经典的分类算法,目前已广泛应用于医学诊断、教育数据分析、金融分析等领域。在构建决策树进行分类前,首先要从数据集中选取建树参数特征属性与类属性,然后再利用树的结构将数据集进行分类。决策树分类是从根节点开始,按照决策树的分支结构对数据集中的特征属性进行测试,根据不同特征属性的取值将数据集分成不同的
9、数据样本子集,每个数据样本子集构成一子节点。最终生成的决策树每个叶节点对应一个分类,即为类属性。图1给出一个经典决策树的例子。图1经典决策树案例其中A、B为数据集的两个特征属性,最顶层的节点A称为根节点,节点a1、a2、b1、b2表示特征属性的不同取值,C1和C2为叶节点,代表数据集的两个类属性。依据该决策树结构,可得出分类准则,例如,当属性A的取值为a1,且属性B的取值为b1,那么该数据属于C1类。决策树与其他机器学习分类方法相比,具有以下几个优势:1)使用决策树进行分类,不需要使用者对专业领域有全面深入的研究,不需要接受训练数据集外的知识;2)决策树分类效率高,尤其适用于训练集数据量较大的
10、情况;3)决策树分类模型结构直观、形象,便于大多数人的理解;4)决策树分类具有较高的分类准确率。2.2决策树几种经典算法简述当前最具影响力的决策树算法是 Quinlan 于1986年提出了著名的ID3算法1。ID3算法采用基于信息熵定义的信息增益来选择内节点的最好属性,运算方法简单,但其无法对连续值进行处理,且选择标准容易倾向于取值较多的属性。Quinlan于1993年又提出C4.5算法2,采用信息增益率作为最优属性的选择标准,并在ID3算法基础上增加了对连续属性的离散化处理以及对缺省值的处理。此后又开发出 C5.0算法,在分类规则的生成速度上进行了一系列优化。CART算法是由Breiman等
11、于1984年提出来的一种数据开发和预测算法,是一种产生二叉树的分类技术,既可用于回归问题也可用于分类问题。特点是既可以处理连续型数据,也可处理顺序或无序的离散型数据。CART算法选择具有最小 Gini系数值的属性作为分裂属性37。目前已有国内学者应用CART算法在航空电子、高铁轨道、地质勘探等领域进行故障诊断方面的探索与研究,取得良好的应用效果811。因此本文主要研究CART算法在声速探头故障诊断中的应用。3声速探头原理与常见故障分析3.1声速探头工作原理分析声速探头主要由声速探测模块以及深度探测模块组成,能够利用声速探测模块与深度探测模块实时获取舰船所在海区海洋声速与深度信息,并通过数据解算
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