电子技术第52卷第2期（总第555期）2023年2月1Electronics电子学参数。文献[10]构建了设备功能模型和故障树模型，提出了基于诊断贝叶斯网络的故障诊断与维修决策算法，形成了完备的故障诊断与维修决策系统。本文采用贝叶斯网络作为雷达阵面故障模型，通过分析与计算雷达阵面故障的相关度与疑似度，解决雷达阵面故障和BIT信息数量庞大的问题，提高雷达阵面故障诊断的效率与准确率。1雷达阵面故障模型雷达阵面的BIT信息与故障是基于概率相关的因果关系，因此采用贝叶斯网络建立故障模型，描述雷达阵面中所有观察到的阵面BIT信息与可能的器件故障之间关系[10]。雷达阵面的故障传播模型由BIT信息集合M、故障集合F和条件概率P(F|M)等元素组成。本文中的BIT信息集合M特指雷达阵面工作异常时观测到的BIT信息集合。故障集合F是指雷达阵面工作异常时雷达阵面故障器件的集合。条件概率P(F|M)是异常BIT信息M发生时故障F发生的概率，表示故障与BIT信息之间的因果关系。一个异常BIT信息可能由一个或多个故障所引发，同时一个故障也会导致一个或多个异常BIT信息0引言雷达阵面BIT规模庞大、结构复杂、线路密集，一直是雷达整机中发生故障频率较高的分系统之一[1,2]。目前常见的雷达阵面故障诊断方法[3,4]是对雷达阵面的关键器件设计BIT信息搜集装置并对BIT信息进行监控，当BIT信息异常时发出故障提示。该方法的优点是操作简单，缺点是缺乏故障推理机制，需要耗费大量时间与人员对雷达阵面的故障进行定位，尤其在虚假BIT信息和多故障并发等情况下。文献[5]针对雷达阵面故障诊断面临的问题，通过故障树事件与贝叶斯网络结点、故障树逻辑门与贝叶斯网络概之间的映射关系进行故障诊断。文献[6]利用多信号流图模型建立了雷达接收机的故障诊断模型，在故障源先验故障概率信息的基础上，推导了一种计算故障源贝叶斯最大后验概率的算法。文献[7,8]提出了基于自适应模糊Petri网络的雷达故障诊断算法，按照模糊产生方式规则建立模糊Petri网络，通过故障推理，根据故障征兆出现的概率最终找到原因。文献[9]提出了一种基于增强学习神经网络的雷达故障诊断模型，采用马拉特塔式小波变化算法提取特征，并用评论家算法寻求最优作者简介：陶向军，南京电子技术研究所，工程师，硕士；研究方向：雷达阵面控制与阵面BIT。胥志毅，南京电子技术研究所，高级工程师，硕士；研究方向：雷达阵面控制与阵面BIT。陈原，南京电子技术研究所，高级工程师，博士；研究方向：雷达阵面控制与阵面B...
