錢 偉,何志祥,張德銀

(中國民用航空飛行學(xué)院,四川 廣漢 618307)

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)傳感器特征參數(shù)融合算法*

錢 偉,何志祥,張德銀*

(中國民用航空飛行學(xué)院,四川 廣漢 618307)

針對現(xiàn)有火災(zāi)探測器誤報率較高的現(xiàn)狀,以CO濃度、煙霧、溫度3種火災(zāi)特征參量為對象,研究了3種傳感器特征參數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合決策算法,以模糊控制器為核心研制了復(fù)合火災(zāi)探測器。以木材陰燃火、棉繩陰燃火、聚氨酯明火、乙醇明火為模擬火災(zāi)火源進(jìn)行了火災(zāi)探測響應(yīng)實驗,以香煙、打火機、暖風(fēng)機、粉塵為干擾源進(jìn)行了干擾驗證實驗,實驗結(jié)果表明,在模擬火災(zāi)火源下,復(fù)合火焰探測器具有較高的探測精度及抗干擾性能,其中探測器漏報率為0,平均響應(yīng)時間為20.06 s,誤報率為0.3%。

火災(zāi)探測;數(shù)據(jù)融合;模糊數(shù)學(xué);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

火災(zāi)的發(fā)生通常會伴隨大量的一氧化碳(CO)、煙霧粒子、熱量(溫度)、火焰等,火災(zāi)探測主要是通過上述火災(zāi)特征參量的變化情況來確定是否發(fā)生火災(zāi),不同類型的火災(zāi)其特征參量往往存在很大的差異[1]。傳統(tǒng)的火災(zāi)探測器大多以煙霧、氣體、溫度、火焰等單一的火災(zāi)特征參量作為火災(zāi)判斷依據(jù),單一的火災(zāi)探測器對于火災(zāi)算法也僅僅是采用簡單的閾值法,極易受到外界干擾的影響而導(dǎo)致火災(zāi)誤報[2],因此針對兩種或兩種以上火災(zāi)特征參量的探測已經(jīng)成為目前火災(zāi)探測的主要研究方向[3-6]。劉軒等[7]以煙霧和溫度為特征參量設(shè)計了復(fù)合火災(zāi)探測器;陳濤[8]以煙霧和CO氣體作為火災(zāi)探測對象,制作復(fù)合火災(zāi)探測器起到很好的探測效果。Tekin A Kunt[9]為了解決火災(zāi)探測中特征層融合識別算法對火災(zāi)特征識別準(zhǔn)確性低的問題,提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于火災(zāi)特征的識別;Jiao Aihong等[10]在研究火災(zāi)算法時將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法進(jìn)行優(yōu)勢互補,增加了火災(zāi)探測模型精度;但對3個參數(shù)及以上的傳感器數(shù)據(jù)融合預(yù)測并不適用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)不斷提高算法自身的適應(yīng)性,且能夠很好的根據(jù)環(huán)境變化調(diào)整自身的參數(shù),但其輸出表達(dá)形式往往較為抽象不容易被人們理解[11];而模糊控制算法注重對先驗知識的表達(dá),對于處理火災(zāi)等非確定性信息非常適用[12]。故為了改善現(xiàn)有火災(zāi)誤報率高的問題,將模糊算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行融合進(jìn)行火災(zāi)算法設(shè)計,以CO氣體濃度、煙霧粒子、溫度作為火災(zāi)特征參量,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對3種火災(zāi)特征參量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合進(jìn)行設(shè)計復(fù)合火災(zāi)探測器,同時通過模擬火災(zāi)實驗對設(shè)計的火災(zāi)探測器進(jìn)行響應(yīng)驗證及干擾驗證。

1 復(fù)合火災(zāi)探測器結(jié)構(gòu)設(shè)計

火災(zāi)探測硬件系統(tǒng)設(shè)計主要分為數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)處理模塊,硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中CO、煙霧、溫度傳感器通過信號調(diào)理電路將特征參數(shù)信號轉(zhuǎn)換為電信號,再通過微弱信號放大電路及濾波電路輸入到數(shù)據(jù)采集端口,信號采樣后傳送到CPU處理器進(jìn)行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合判斷,將計算得到的火災(zāi)發(fā)生概率以TTL電平形式輸出到聲光警告設(shè)備,通過最終閾值判斷電路進(jìn)行火災(zāi)報警決策響應(yīng)。探測器硬件設(shè)計中CO傳感器選用MQ-7,濃度監(jiān)測范圍10×106～1 000×106,功耗為350 mW;溫度傳感器選用TC1047,工作范圍-40 ℃～+125 ℃,工作電流15 μA～60 μA,測量精度為±1 ℃;煙霧探測采用光電型傳感器,設(shè)計了光電感煙室,內(nèi)置發(fā)光元件IR5123C發(fā)光二極管,受光元件PD243B硅光電池,接受光譜范圍在近紅外波段0.5 μm～1.2 μm之間,工作溫度為-55 ℃～+100 ℃。

圖1 火災(zāi)探測器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

圖2 算法設(shè)計流程

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法設(shè)計

2.1 算法設(shè)計流程

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般是多層前饋網(wǎng)絡(luò),分為前層、中層和后層。前層實現(xiàn)模糊化,中層實現(xiàn)模糊推理,后層實現(xiàn)反模糊化。進(jìn)行算法流程設(shè)計首先需要根據(jù)輸入構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),確定神經(jīng)元層級及個數(shù),根據(jù)輸入特征參數(shù)構(gòu)造適合的隸屬度函數(shù),并設(shè)定相應(yīng)的模糊判定規(guī)則庫;通過神經(jīng)元傳導(dǎo)模型計算各層網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出;網(wǎng)絡(luò)各層級傳導(dǎo)權(quán)值需要由采集的火災(zāi)樣本數(shù)據(jù)對所構(gòu)建的模型進(jìn)行訓(xùn)練,在訓(xùn)練中不斷的調(diào)整修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,使網(wǎng)絡(luò)輸出誤差小于設(shè)定值。最后利用模糊推理系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)所輸出的有火或無火概率進(jìn)行模糊推理判斷,并輸出火災(zāi)發(fā)生的概率,通過使用閾值法對火災(zāi)概率進(jìn)行判斷。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造

以火災(zāi)發(fā)生時環(huán)境中的CO濃度、煙霧、溫度3個特征參數(shù)轉(zhuǎn)換的電信號作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,構(gòu)建的模型共分為七層,分別為輸入層、線性變換層、模糊化層、模糊規(guī)則查找層、歸一化層、去模糊化層、反模糊化層,模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。C、Y、T分別表示CO、煙霧、溫度3種傳感器所采集的電信號在經(jīng)過預(yù)處理后的輸出值。W1、W2、W3、W4分別表示(1,2)層、(2,3)層、(3,4)層以及(5,6)層之間的連接權(quán)值。S、M、B分別代表模糊推理當(dāng)中的“小”、“中”、“大”。當(dāng)火災(zāi)信號輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以后通過連接權(quán)值W1、W2將三路信號按照3種不同隸屬度函數(shù)劃分為S、M、B,然后通過權(quán)值W3根據(jù)三路數(shù)據(jù)實際隸屬度函數(shù)值選定對應(yīng)的模糊規(guī)則,其次通過連接權(quán)值W4對第5層的模糊規(guī)則進(jìn)行歸一化處理進(jìn)而得到“明火L”、“陰燃火S”以及“無火N”所發(fā)生的概率,最后由網(wǎng)絡(luò)輸出火災(zāi)判定結(jié)果。

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.3 隸屬度函數(shù)與模糊推理規(guī)則

模糊化層主要對第1層輸出量進(jìn)行模糊化處理即利用隸屬度函數(shù)將具體的輸入量以“S(小)”、“M(中)”、“B(大)”來表示。在模糊化過程中,隸屬度函數(shù)選取對于模型的輸出有著重要的影響,考慮到模型建立的實際需求,“S(小)”和“B(大)”采用S型函數(shù),隸屬度如式(1)、式(2)所示,“M(中)”采用高斯函數(shù),函數(shù)輸出在0～1之間,隸屬度函數(shù)如式(3)所示。上式中,x表示第1層輸出值,W1、W2作為連接權(quán)值選取任意值作為初始值,連接權(quán)值發(fā)生改變即隸屬度函數(shù)的參數(shù)發(fā)生了改變。

(1)

(2)

(3)

第4、第5層之間為模糊規(guī)則層用以實現(xiàn)模糊規(guī)則制定,由于輸入具有3個參數(shù),且每個參數(shù)具有“S”、“M”、“B”3種狀態(tài),即模糊規(guī)則應(yīng)該有33條規(guī)則,考慮到火災(zāi)發(fā)生的實際情況某些模糊規(guī)則并不具備實際判斷意義,且過多的模糊規(guī)則增加了模型的復(fù)雜度,因此總結(jié)了其中14條模糊規(guī)則如下所示,其中“N”表示無火,“S”表示陰燃火,“L”表示明火。

①IF(C為S)AND(Y為M)AND(T為S)THEN(火情為N)

②IF(C為S)AND(Y為S)AND(T為S)THEN(火情為N)

③IF(C為B)AND(Y為M)AND(T為S)THEN(火情為S)

④IF(C為M)AND(Y為B)AND(T為S)THEN(火情為S)

⑤IF(C為M)AND(Y為M)AND(T為S)THEN(火情為S)

⑥IF(C為S)AND(Y為S)AND(T為B)THEN(火情為L)

⑦IF(C為S)AND(Y為M)AND(T為B)THEN(火情為L)

⑧IF(C為B)AND(Y為M)AND(T為M)THEN(火情為L)

⑨IF(C為B)AND(Y為B)AND(T為B)THEN(火情為L)

⑩IF(C為B)AND(Y為B)AND(T為M)THEN(火情為L)

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層單元計算

通過以上選定隸屬度函數(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)模型,可以確定網(wǎng)絡(luò)各層的輸入輸出如下:

第1層作為網(wǎng)絡(luò)輸入層,其輸出與輸入之間的關(guān)系如式(4)所示。

(4)

第2層通過權(quán)值線性連接后輸出如式(5)所示,式中R取C、Y、T,y取i、j、k:

(5)

第3層模糊化處理后輸出表達(dá)式如式(6)所示:

(6)

第4層作為模糊層,主要實現(xiàn)對模糊規(guī)則的創(chuàng)建以及運算,其輸出如式(7)所示,式(7)中,l表示第4層的節(jié)點個數(shù),R表示輸入變量即C、Y、T,y表示輸入變量的隸屬度函數(shù)所存在的3種狀態(tài)。

(7)

第5層為歸一化層,該層主要是實現(xiàn)對第4層輸出結(jié)果的歸一化,為第6、7層的去模糊化過程做準(zhǔn)備,該層節(jié)點數(shù)為14,其輸出表達(dá)式如式(8)所示:

(8)

第6層為去模糊層,該層主要輸出明火、陰燃火、無火3種狀況發(fā)生的概率,如式(9)所示:

(9)

圖4 X、Y兩層連接權(quán)值

第7層去模糊化,6、7兩層之間經(jīng)過X、Y兩層變換,最后計算得出第7層的輸出值,X、Y兩層連接權(quán)值如圖4所示。其中X層有4個神經(jīng)元,分別表示火災(zāi)概率為0、1/3、2/3、1,其作用是將第6層中的L、S、N的隸屬度函數(shù)轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的具體數(shù)值的隸屬度即發(fā)生火災(zāi)的概率,圖4中Pa表示明火概率,Pb表示陰燃火概率,二者在經(jīng)過去模糊化后即可得到最終的輸出結(jié)果。

據(jù)此,利用面積重心法可得其輸出如式(10)所示:

(10)

圖6 網(wǎng)絡(luò)模型測試曲線

2.5 權(quán)值修正

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立最主要的就是找到合適的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,從而使網(wǎng)絡(luò)實際輸出與期望輸出盡可能的接近,系統(tǒng)在構(gòu)建時連接權(quán)值有W1、W2、W3、W4,其中W3為3、4層之間的連接權(quán)值,當(dāng)兩層之間存在對應(yīng)的模糊規(guī)則時將該節(jié)點的W3置1或0。而W1、W2、W4,則采用附加動量項神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對其進(jìn)行訓(xùn)練,并利用誤差反向傳播的梯度下降法來實現(xiàn)對權(quán)值的調(diào)整。具體網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法過程如下:

網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)為:

(11)

網(wǎng)絡(luò)誤差信號定義為:

e=V-P

(12)

式中:V為期望輸出信號,P為網(wǎng)絡(luò)的實際輸出信號,網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值沿著目標(biāo)函數(shù)ξ梯度下降的方向進(jìn)行修正,在加入動量項以后,可通過式(13)來對連接權(quán)值進(jìn)行修正:

(13)

式中:mc表示動量系數(shù),其范圍為(0,1),在實際使用過程中通常設(shè)置在0.95;η為學(xué)習(xí)效率,其取值范圍為(0,1)。由式(13)可推導(dǎo)出ΔW1,ΔW2,ΔW4與網(wǎng)絡(luò)輸出之間的遞推關(guān)系如下:

W4(N)=W4(N+1)-ΔW4(N)

(14)

W2Ry(N)=W2Ry(N+1)-ΔW2Ry(N)

(15)

W1Ry(N)=W1Ry(N+1)-ΔW1Ry(N)

(16)

利用大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練可以對網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值W1、W2、W3、W4進(jìn)行不斷的調(diào)整與修正,訓(xùn)練樣本數(shù)量越大網(wǎng)絡(luò)模糊推理的準(zhǔn)確度就越高。

3 算法模擬仿真

為了得到修正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值,以不同的燃燒材料形成模火災(zāi)環(huán)境,共采集了800組火災(zāi)特征參量的樣本數(shù)據(jù),其中木材陰燃火、棉繩陰燃火、聚氨酯明火以及乙醇明火各200組。在網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練中共選取了其中640組樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練對象,另外160組作為測試樣本,且測試樣本中每種類型火災(zāi)分別為40組,共分4次對4種不同類型火災(zāi)進(jìn)行測試。在進(jìn)行訓(xùn)練和測試前需要先對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,然后再借助MATLAB軟件進(jìn)行仿真測試。在網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練中將訓(xùn)練誤差設(shè)置為1×10-4,最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為1 000次,如圖5所示為訓(xùn)練后誤差曲線圖,可以看出在經(jīng)過119次迭代后,訓(xùn)練誤差為9.913×10-5,滿足網(wǎng)絡(luò)所設(shè)定的條件。

圖5 訓(xùn)練誤差曲線圖

為了驗證訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)模型是否能夠準(zhǔn)確的判斷火災(zāi),利用所采集的火災(zāi)數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢驗,檢驗所得期望與實際輸出比較波形圖如圖6所示。從圖6可以看出針對木材陰燃火、棉繩陰燃火以及聚氨酯明火,網(wǎng)絡(luò)模型的輸出與期望值較為接近,而乙醇明火數(shù)據(jù)則相對偏差較大,造成這種現(xiàn)象主要是因為訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量不足,若增大數(shù)據(jù)訓(xùn)練量可有效提高網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。

4 實驗驗證

4.1 響應(yīng)實驗

為了驗證研制的火災(zāi)探測器能否及時的響應(yīng)火災(zāi),選取木材陰燃火、棉繩陰燃火、聚氨酯明火、乙醇明火作為實驗火進(jìn)行了火災(zāi)模擬實驗。實驗選用120 cm×110 cm×95 m木質(zhì)方柜,在方柜當(dāng)中放入燃燒盆,所有材料均放于燃燒盆當(dāng)中燃燒,火災(zāi)探測器安裝于距火盆上方1.5 m處,模擬火災(zāi)實驗在相對封閉的樓道中進(jìn)行。實驗中對木材進(jìn)行的是陰燃,因此無明顯火焰,燃燒過程中伴有少量的煙霧,煙霧顏色為灰色,會產(chǎn)生一定的熱量。棉繩陰燃過程伴有零星的火光,產(chǎn)生熱量較少,燃燒產(chǎn)生的煙霧較多。聚氨酯燃燒過程屬于明火,實驗當(dāng)中產(chǎn)生的火焰較大,有大量的熱量產(chǎn)生,產(chǎn)生的煙霧多為粒徑較大的黑煙。乙醇燃燒過程火焰較大,產(chǎn)生大量熱量,木柜中溫度上升非常明顯,且整個燃燒未發(fā)現(xiàn)明顯煙霧。

如圖7(a)～(d)為所記錄的4種實驗火報警過程中的數(shù)據(jù)波形圖,其中白色、紅色、綠色曲線分別表示溫度、CO氣體、煙霧傳感器信號響應(yīng)電壓值,曲線上升階段為模擬火源點火開始各傳感器響應(yīng)過程。從圖7可以看出在未進(jìn)行點火之前,傳感器輸出存在小范圍波動,點火之后,4種火源下的CO、溫度、煙霧傳感器均隨相應(yīng)環(huán)境參數(shù)變化,且不同火源下各特征參數(shù)變化過程差異較大,難以用一種特征參數(shù)進(jìn)行火災(zāi)描述。4種實驗火燃燒過程中均產(chǎn)生了大量的CO氣體,對比圖7(a)、圖7(b)可以發(fā)現(xiàn),陰燃過程中產(chǎn)生的熱量少、煙霧多,溫度對應(yīng)的曲線上升幅度小,煙霧對應(yīng)的曲線上升幅度較大,而明火在燃燒過程中通常會產(chǎn)生大量熱量,對應(yīng)溫度曲線上升幅度大。若以單一特征傳感器及單一閾值法進(jìn)行火災(zāi)探測很大可能會出現(xiàn)誤報及漏報現(xiàn)在。圖中虛線所標(biāo)的位置即為復(fù)合火災(zāi)探測器發(fā)出報警信號的時刻,由于該警報融合了3種特征參量進(jìn)行綜合判斷,其響應(yīng)時間在不同環(huán)境下對于單一特征判斷可能延遲也可能提前,每次實驗該報警時刻也會存在一定的波動。為了測試探測器的平均響應(yīng)時間,在4種模擬火災(zāi)下,分別進(jìn)行50組響應(yīng)測試。

圖7 4種實驗火數(shù)據(jù)波形圖

圖8 探測器響應(yīng)時間測試

圖8為探測器響應(yīng)時間測試曲線,其中木材陰燃火測試中,平均響應(yīng)時間為19.5 s,棉線陰燃火平均響應(yīng)時間20.9 s,聚氨酯明或平均響應(yīng)時間21.1 s,乙醇平均響應(yīng)時間21 s,均滿足國標(biāo)中30 s響應(yīng)時間要求。

4.2 抗干擾實驗

為了驗證本次研制的復(fù)合火災(zāi)探測器的抗干擾性能,對日常生活中常見的干擾源:香煙火、打火機火、暖風(fēng)機、粉塵進(jìn)行了模擬實驗,其中每種干擾源分別進(jìn)行了200組實驗,實驗中將模擬火源放置于探測器下方10 cm處,抗干擾實驗結(jié)果如表1所示。

表1 干擾實驗結(jié)果統(tǒng)計表

從實驗結(jié)果可以看出,火災(zāi)探測器對于靜態(tài)的干擾火源誤報警出現(xiàn)3次,誤報率為0.3%,具有較好的抗干擾特性。其中香煙火之所以出現(xiàn)誤報的原因是香煙燃燒過程中在產(chǎn)生煙霧和CO氣體的同時香煙火距火災(zāi)探測器較近使得探測器內(nèi)部溫度升高,在三者的作用下觸發(fā)了報警。打火機火出現(xiàn)誤報主要是因為打火機在按下后液態(tài)丁烷未來得及燃燒便進(jìn)入了探測器感煙室內(nèi),對紅外光線造成散射,在打火機點著后探測器內(nèi)部溫度和CO氣體濃度又迅速增加,從而導(dǎo)致探測器發(fā)出報警信號。但實際情況中,無論是香煙火還是打火機火通常距離火災(zāi)探測器較遠(yuǎn),因此香煙火的溫度無法使探測器內(nèi)部溫度發(fā)生明顯的改變,而打火機中的液態(tài)丁烷也不會進(jìn)入感煙室內(nèi)。

5 結(jié)束語

以火災(zāi)特征參量CO濃度、煙霧粒子、溫度為研究對象,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對3種火災(zāi)特征參量進(jìn)行融合設(shè)計了復(fù)合火災(zāi)探測器,在模擬火災(zāi)實驗中,利用所設(shè)計的復(fù)合火災(zāi)探測器對木材陰燃火、棉繩陰燃火、聚氨酯明火、乙醇明火4種實驗火進(jìn)行火災(zāi)響應(yīng)實驗與抗干擾實驗,通過實驗得出以下結(jié)論:①在上述模擬火災(zāi)中,火災(zāi)探測平均響應(yīng)時間約為20.06 s,火災(zāi)漏報率為0,達(dá)到了國家標(biāo)準(zhǔn)要求的性能指標(biāo);②在800次抗干擾實驗中,出現(xiàn)了3次誤報,誤報率為0.3%,造成火災(zāi)誤報主要是因為干擾源距離探測器距離太近;③所設(shè)計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法適用于3種傳感器的火災(zāi)探測數(shù)據(jù)融合,隨著訓(xùn)練樣本的增加,火災(zāi)探測精度會進(jìn)一步提高。

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MultiFireSensorCharacteristicParametersFusionAlgorithmBasedonFuzzyNeuralNetwork*

QIANWei,HEZhixiang,ZHANGDeyin*

(Civil Aviation Flight University of China,Guanghan Sichuan 618307,China)

A composite fire detector based on fuzzy control was developed to overcome high false positives rate of current fire detector. The core of the fuzzy control is a fuzzy neural network algorithm which incorporates three fire characteristic parameters from CO,smoke,and temperature. The fire detection response experiments and the interference detection response experiments were carried out in different simulative fire situations(wood smoldering fire,cotton rope smoldering fire,polyurethane fire,and alcohol fire)with various interference sources(cigarettes,lighters,air drier,and dust). The experimental results show that the false negative rate is 0,the average response time is 20.06 s,and the false positives rate is about 0.3%,which verify the detector has high detection accuracy.

fire detection;data fusion;fuzzy mathematics;neural network

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.12.021

項目來源:中國民航局科技項目(MHRDZ201003);中國民航飛行學(xué)院科研基金項目(J2015-09)

2017-05-03修改日期2017-07-12

S776.29.2

A

1004-1699(2017)12-1906-06

錢偉(1986-),男,四川峨邊人,工學(xué)碩士,工程師,主要研究方向為航空器故障檢測,檢測自動化設(shè)備開發(fā),460458984@qq.com;

何志祥(1990-),男,安徽池州人,工學(xué)碩士,助教,主要研究方向為航空器電子設(shè)備故障檢測,飛機防火理論與實驗;

張德銀(1971-),男,四川簡陽人,工學(xué)博士,教授,主要研究方向為航空器故障檢測與維修,飛機防火研究,1033636653@qq.com。