孟蕾，許愛強(qiáng)，牛景華

(1. 海軍航空工程學(xué)院 a.科研部； b.飛行器工程系, 山東 煙臺 264001； 2.中國人民解放軍92212部隊(duì), 山東 青島 266000)

ACO-ELM與CFSFDP結(jié)合的機(jī)載動力系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)*

孟蕾1a，許愛強(qiáng)1b，牛景華2

(1. 海軍航空工程學(xué)院 a.科研部； b.飛行器工程系, 山東 煙臺 264001； 2.中國人民解放軍92212部隊(duì), 山東 青島 266000)

針對機(jī)載動力系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)的不確定性，求解參數(shù)實(shí)時(shí)性差的問題，提出了基于快速尋找密度極點(diǎn)聚類與蟻群極限學(xué)習(xí)機(jī)的機(jī)載動力系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)方法。首先利用基于尋找密度極點(diǎn)的聚類算法對全工況范圍內(nèi)的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，然后在每一個(gè)子類中用極限學(xué)習(xí)機(jī)設(shè)計(jì)了子參數(shù)估計(jì)器，并用蟻群算法尋找極限學(xué)習(xí)機(jī)的最優(yōu)隱層神經(jīng)元數(shù)目。訓(xùn)練與測試表明，參數(shù)估計(jì)測試相對誤差明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，且參數(shù)估計(jì)時(shí)間能夠滿足機(jī)載在線實(shí)時(shí)狀態(tài)評估的需求，該方法可應(yīng)用到其他不可測參數(shù)的估計(jì)。

飛行器；推力；參數(shù)估計(jì)；蟻群；快速尋找密度極點(diǎn)聚類；蟻群極限學(xué)習(xí)機(jī)

0 引言

研究參數(shù)估計(jì)是作為機(jī)載動力系統(tǒng)健康管理系統(tǒng)重要的評估指標(biāo)，在參數(shù)估計(jì)問題上主要有3個(gè)研究重點(diǎn)：一是輸入特征參數(shù)選擇，常采用相關(guān)性分析[1]、交叉驗(yàn)證中的留一法[2]和核誘導(dǎo)至高維空間[3]等方法提取輸入特征數(shù)據(jù)；二是機(jī)載電子狀態(tài)劃分，通常按照高度與馬赫數(shù)直接劃分包線[4]、K-均值聚類[5]以及其他聚類等方法；三是參數(shù)估計(jì)映射方法的選擇，主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。由于參數(shù)在機(jī)載條件下是不可測的，使得參數(shù)估計(jì)中用的訓(xùn)練與測試樣本均由非線性部件級模型計(jì)算得出，鑒于利用模型產(chǎn)生的樣本與實(shí)際測試值有一定差異，以及機(jī)載動力系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)分布的非球體特點(diǎn)，本文提出了基于尋找密度極值聚類CFSFDP[6]和蟻群極限學(xué)習(xí)機(jī)ACO-ELM的參數(shù)估計(jì)方法[7]。CFSFDP可以自動確定聚類數(shù)目，適用體與非球體的聚類問題。ELM是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有很好的分類和回歸能力的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備參數(shù)設(shè)置簡單、智能化程度高、計(jì)算速度快[8]的優(yōu)點(diǎn)，由于其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是影響精度與實(shí)時(shí)計(jì)算能力的重要因素[9]，為此，采用蟻群算法尋優(yōu)極限學(xué)習(xí)機(jī)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的方式來確定隱層神經(jīng)元數(shù)目，并應(yīng)用于飛行器參數(shù)估計(jì)，測試數(shù)據(jù)訓(xùn)練表明，精度和實(shí)時(shí)性均滿足參數(shù)估計(jì)的要求。

1 蟻群極限學(xué)習(xí)機(jī)(ACO-ELM)

1.1 標(biāo)準(zhǔn)ELM

(1)

(2)

Hβ=Y,

(3)

式中：H為輸出矩陣，

1.2 蟻群尋優(yōu)極限學(xué)習(xí)機(jī)(ACO-ELM)

適應(yīng)度函數(shù)設(shè)定為ELM估計(jì)出的參數(shù)值與實(shí)際值的相對誤差，t時(shí)刻第k只人工蟻由位置i轉(zhuǎn)移至位置j的轉(zhuǎn)移概率為

(4)

式中：τij(t)為t時(shí)刻邊弧(i,j)的軌跡強(qiáng)度，且τij(0)=c(c為常數(shù))，i,j=1,2,…,n且i≠j；ηij(t)為t時(shí)刻邊弧(i,j)的能見度； α為軌跡的相對重要性；β為能見度的相對重要性；S為可行點(diǎn)集合。

調(diào)整信息量的軌跡強(qiáng)度更新方程為

τij(t+1)=ρτij(t)+Δτij,ρ∈(0,1)，

(5)

LD50大于5 g/kg（大鼠經(jīng)口）。GRAS FDA-21CFR 182.5013，182.3013，182.3401，182.8013。ADI 為15 mg/kg（FAO/WHO，1994）。根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)《食品添加劑使用標(biāo)準(zhǔn)（GB2760）》的規(guī)定，可作為營養(yǎng)強(qiáng)化劑、抗氧化劑添加在食品之中[12]。

圖1 ACO-ELM算法Fig.1 ACO-ELM algorithm scheme

2 測試參數(shù)估計(jì)

借鑒模式識別中的聚類思想，先對輸入特征參數(shù)聚類，在每一個(gè)子類中設(shè)計(jì)推力參數(shù)估計(jì)器。利用臺架試車采集到的測量參數(shù)，估計(jì)單臺動力系統(tǒng)臺架條件下的推力參數(shù)[11]。

2.1 特征參數(shù)提取

假如某動力系統(tǒng)臺架測試參數(shù)一共有36個(gè)，其中氣路參數(shù)23個(gè)。選擇與推力的相關(guān)系數(shù)大于 0.6以上的參數(shù)，同時(shí)去除兩兩參數(shù)之間相關(guān)系數(shù)大于0.85中的與推力相關(guān)性較小的參數(shù)，選取得到H=0，Ma=0條件下與推力相關(guān)的特征參數(shù)一共7個(gè)，見表1。

表1 特征參數(shù)列表

2.2 CFSFDP聚類算法

CFSFDP算法[12]理論基礎(chǔ)為簇的中心被局部密度更小的點(diǎn)包圍，而且這些中心距離局部密度比它們大的點(diǎn)相當(dāng)遠(yuǎn)。每個(gè)點(diǎn)xi具有2個(gè)特征參數(shù)，一是密度ρi；二是當(dāng)前點(diǎn)xi與密度高于當(dāng)前點(diǎn)的距離δi。CFSFDP算法如下：對于具有N個(gè)數(shù)據(jù)集{xi,i=1,2,…，N}。

Step1：計(jì)算所有點(diǎn)xi特征(ρi,δi)

1) 計(jì)算點(diǎn)xi與所有其他點(diǎn)的距離，可以選用所有定義距離的范數(shù)

(6)

2) 選取截?cái)嗑嚯xdc

(7)

3) 計(jì)算點(diǎn)xi的密度ρi。可以按照截?cái)嗑嚯x計(jì)算密度，也可以按照高斯核計(jì)算密度

(8)

(9)

4) 獲取δi，δi定義xi與更高密度點(diǎn)的距離

(10)

Step2：選取聚類中心

1) 繪制全局決策樹，即繪制δ-ρ圖；

2) 選取異常大的ρ與δ數(shù)值的點(diǎn)作為聚類中心xcenter=(xj), j=1,2,…,K;

Step3：聚類，找出類核心集與光暈集

采用截?cái)嗪嗣芏菴FSFDP聚類的決策樹效果圖如圖2。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在低維空間中，數(shù)據(jù)有較低程度的交叉，在7維輸入特征空間中這種交叉不明顯，少量的交叉主要集中在相對燃油流量較低的區(qū)域，符合實(shí)際情況。

圖2 樣本決策樹圖Fig.2 Sample decision tree graph

3 試驗(yàn)分析與驗(yàn)證

歸一化推力參數(shù)，按照工作狀態(tài)劃分對應(yīng)的推力分別為0.02，0.28，0.36，0.613 6，0.676 0，1.00。

采用ACO-ELM算法，利用優(yōu)化后確定的wbest與bbest，Nbest為124，經(jīng)試驗(yàn)[13]，激勵(lì)函數(shù)選用sig函數(shù)效果最好。選定同一臺動力系統(tǒng)的臺架測試數(shù)據(jù)建立推力估計(jì)器的模型，設(shè)定各子類中訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)的比例為9∶1，為驗(yàn)證有效性[14-15]，采用經(jīng)典的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對比，推力估計(jì)相對誤差與預(yù)測時(shí)間結(jié)果見表2。

與ACO-ELM網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出結(jié)構(gòu)一致，RBF輸入為7個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出為1個(gè)節(jié)點(diǎn)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在子類#1，#2，#4，#5中推力估計(jì)的相對誤差平均值都小于2‰，但是在子類#3中的相對誤差值為3.6‰，雖然平均值能夠認(rèn)定滿足要求，可是其預(yù)測時(shí)間超出了2ms的要求。子類3的ACO-ELM估計(jì)推力效果見圖3，橫坐標(biāo)為按照20ms采樣的樣本序列。在當(dāng)前主流計(jì)算機(jī)配置條件、Matlab環(huán)境下的預(yù)測時(shí)間小于0.05ms，因此可以忽略預(yù)測時(shí)間。

表2 各子推力參數(shù)估計(jì)器測試相對誤差分析

圖3 子類3實(shí)際推力與估計(jì)推力圖Fig.3 Real thrust and estimate thrust of #3 Diagram of actual thrust and estimated thrust for #3 sub thrust

綜合相對誤差和預(yù)測時(shí)間2個(gè)指標(biāo)，采用ACO-ELM用于推力估計(jì)具有較好的效果。試驗(yàn)是在Matlab環(huán)境下，在工程應(yīng)用中可以事先離線訓(xùn)練好需要的權(quán)重值和偏置值，按照使用時(shí)間確定好更新配置參數(shù)的周期，在線估計(jì)就相當(dāng)于一次乘積的過程，這樣數(shù)據(jù)預(yù)測時(shí)間也可以保證在同一水平。推力參數(shù)估計(jì)器模型的建立是在地面臺架試車條件下，尤其適用于裝機(jī)條件下地面試車，可作為動力系統(tǒng)健康管理最重要的性能衡量指標(biāo)。

4 結(jié)束語

本文提出了一種基于CFSFDP聚類與ACO-ELM的飛行器參數(shù)估計(jì)方法，CFSFDP對動力系統(tǒng)臺架試車數(shù)據(jù)聚類，解決了飛行器推力參數(shù)估計(jì)過程中類別判斷的問題。用ACO算法尋優(yōu)ELM的隨機(jī)參數(shù)與優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使得ELM具有針對推力估計(jì)問題更好的非線性映射能力，提高了推力參數(shù)估計(jì)器的精度。試車試驗(yàn)結(jié)果表明，推力估計(jì)相對誤差均值最大值為1.08‰，單個(gè)參數(shù)預(yù)測時(shí)間小于0.05 ms。本文提出的方法也可用于機(jī)載動力系統(tǒng)其他關(guān)鍵性能參數(shù)的預(yù)測，由于數(shù)據(jù)來源是地面臺架試驗(yàn)，所以適用于地面狀態(tài)航空動力系統(tǒng)推力控制設(shè)計(jì)與機(jī)載地面試車性能蛻化評估，全包線范圍內(nèi)的推力估計(jì)則需更進(jìn)一步研究。

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Parameter Estimation of Airborne Power System Based on ACO-ELM and CFSFDP

MENG Lei1a, XU Ai-qiang1b, NIU Jing-hua2

(1. Naval Aeronautical and Astronautical University, a.Scientific Research Department ; b. Department of Airborne Vehicle Engineering, Shandong Yantai 264001, China; 2. PLA, No.92212 Troop, Shandong Qingdao 266000, China)

For the uncertainty of the test data of the airborne power system and the problem of solving parameters with poor real-time performance, a parameter estimation method of the airborne power system based on clustering by fast search and find of density peaks (CFSFDP) and ant colony optimization extreme learning machine (ACO-ELM) is proposed. Firstly, the CFSFDP method is utilized to cluster the test bench data in the whole behavior range, and then, a sub-estimator is designed in each cluster using ACO-ELM. In the process of designing the sub-estimator with ACO-ELM, the particle swarm optimization algorithm is utilized to search the best hidden node number of extreme learning machine for getting the best topological structure. Finally, the training and testing results show that the maximum mean relative error is better than the RBF network, which meets the demand of thrust control and onboard real time state assessment. The method can be used for estimating other immeasurable parameters.

vehicle; thrust; parameter estimation; ant colony; clustering by fast search and find of density peaks (CFSFDP); ant colony optimization extreme learning machine(ACO-ELM)

2016-05-05；

2016-06-21 基金項(xiàng)目：“十二五”國防技術(shù)基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(Z052013B004) 作者簡介：孟蕾(1987-)，女，山東聊城人。講師，博士生，研究方向?yàn)檠b備保障技術(shù)。

10.3969/j.issn.1009-086x.2017.02.027

V233.7；TP301.6

A

1009-086X(2017)-02-0172-05

通信地址：264001 山東煙臺海軍航空工程學(xué)院 E-mail：735546262@qq.com