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.1672-9730.2023.06.033ApplicationofDecision-treeAlgorithminFaultDiagnosisofSoundVelocityProbeZHANGPengkun1ZHANGXian2YINZhao3WANGPing1（1.No.92866TroopsofPLA，Qingdao266100）（2.CollegeofElectronicEngineering，NavalUniversityofEngineering，Wuhan430033）（3.No.92677TroopsofPLA，Dalian116000）AbstractInordertoenhancetheautomaticfaultdiagnos...
