尹玥　吳闖洋

摘要：提出基于萬(wàn)有引力算法的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，即GSA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用萬(wàn)有引力算法，優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值。以PW4000發(fā)動(dòng)機(jī)為例，將GSA-Elman算法、BP和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障診斷，從發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度以及診斷精度兩個(gè)方面進(jìn)行綜合比較分析。結(jié)果表明，三種網(wǎng)絡(luò)都能對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障做出準(zhǔn)確的診斷，其中GSA-Elman網(wǎng)絡(luò)的收斂速度比其他兩種網(wǎng)絡(luò)更快，且診斷的精度更高。

關(guān)鍵詞：航空發(fā)動(dòng)機(jī);Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);萬(wàn)有引力算法;故障診斷

中圖分類號(hào)：TP183;V263.6

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.053

航空發(fā)動(dòng)機(jī)是飛機(jī)最重要的組織，一旦發(fā)生故障很有可能影響飛機(jī)正常的飛行，其維護(hù)修理不容半點(diǎn)差錯(cuò)，需要投入大量的人力、財(cái)力。據(jù)統(tǒng)計(jì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的維修花費(fèi)占航司整個(gè)經(jīng)濟(jì)開銷的l0% - 20%[1]。因此，發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷和監(jiān)測(cè)對(duì)保證飛行安全、提高運(yùn)行使用效能和使用的經(jīng)濟(jì)性起著關(guān)鍵陛作用。

近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能算法被廣泛用于各種領(lǐng)域，得到了顯著的效果，常用的網(wǎng)絡(luò)有BP網(wǎng)絡(luò)和Elman網(wǎng)絡(luò)，但它們都有一定的缺點(diǎn)。為了解決Elman網(wǎng)絡(luò)的初始值選取問(wèn)題，本文利用萬(wàn)有引力搜索算法對(duì)Elman網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，用改進(jìn)后的Elman網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷，并與BP、Elman網(wǎng)絡(luò)等其他預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證其有效性。

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Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋型網(wǎng)絡(luò)，原理如圖1所示。

它由4個(gè)層次組成，分別是輸入、隱含、反饋、輸出層，由于反饋層的存在，可以將隱含層上一時(shí)刻的輸出信息進(jìn)行儲(chǔ)存并且反饋到這一時(shí)刻，使網(wǎng)絡(luò)對(duì)歷史信息的敏感程度有所提高，這樣一來(lái)就提高了動(dòng)態(tài)信息的處理能力[2]。

從圖1中可以看出，網(wǎng)絡(luò)總輸人為u（k），隱含層輸出為x（k），反饋層輸出為xc（k），網(wǎng)絡(luò)輸出為y（k），wl、w2、w3分別為各層的權(quán)值。a為固定收益，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型如下：

2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

萬(wàn)有引力搜索算法[3]基本原理可以概括為：萬(wàn)有引力的普遍存在性，將粒子看成正在運(yùn)動(dòng)的東西，由于受到力的作用，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)的物體有了加速度。質(zhì)量（適應(yīng)度）較大的粒子慣性質(zhì)量也較大引力就大，因此粒子就是這樣向著大質(zhì)量的靠近，從而一點(diǎn)一點(diǎn)地逼近最優(yōu)解的位置，把物體的位置看成問(wèn)題的解，現(xiàn)假設(shè)空間維度為D，物體總個(gè)數(shù)為Ⅳ，第i個(gè)物體的位置為：

2.2 樣本獲取與故障模式設(shè)置

本文選取發(fā)動(dòng)機(jī)的氣路故障進(jìn)行故障診斷分析，所用數(shù)據(jù)來(lái)源于某航空公司PW4000發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際運(yùn)行情況的歷史記錄，采集了4種故障模式，分別為Y1～Y4，Y1代表高壓壓氣機(jī)故障，Y2代表低壓壓氣機(jī)故障，Y3代表高壓渦輪故障，Y4代表低壓渦輪故障。將發(fā)動(dòng)機(jī)的故障模式Y(jié)=（Y1，Y2，Y3，Y4）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出量，并用數(shù)字1，2，3，4表示。實(shí)驗(yàn)中，每種故障分別采集了50組數(shù)據(jù)，共計(jì)200組故障數(shù)據(jù)。其中，每種故障測(cè)試集與訓(xùn)練集的數(shù)目的比例為4：1，采集工作參數(shù)的種類共4種，分別為低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速Ⅳ1，r/nun;高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速Ⅳ2，r/nun;燃油流量Mf，kg/s;發(fā)動(dòng)機(jī)排氣溫度EGT，K。

3 診斷結(jié)果與分析

為驗(yàn)證GSA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障診斷中的有效性，本文利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)仿真，對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相同的訓(xùn)練樣本與驗(yàn)證樣本分別從收斂速率、診斷精度進(jìn)行對(duì)比分析。

3.1 診斷結(jié)果

診斷結(jié)果的判斷方法：輸出結(jié)果與期望值做差，如果其絕對(duì)值小于0.5則認(rèn)為診斷準(zhǔn)確，大于0.5則認(rèn)為診斷錯(cuò)誤。輸出結(jié)果如圖2所示。從圖2可以看出，三種網(wǎng)絡(luò)都可以對(duì)故障做出準(zhǔn)確判斷，因此利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)診斷PW4000發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障是可行的。

200組樣本數(shù)量下的絕對(duì)誤差如表1所示，可以看出GSA-Elman網(wǎng)絡(luò)的絕對(duì)誤差最小，而BP與Elman網(wǎng)絡(luò)誤差相似，因此GSA-Elman網(wǎng)絡(luò)精度相對(duì)更高。

3.2 訓(xùn)練速度比較

三種網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示，從圖3可看出，GSA-Elman網(wǎng)絡(luò)達(dá)到目標(biāo)精度時(shí)所用步數(shù)要比BP和Elman網(wǎng)絡(luò)小得多，有更快的收斂速率。

4 結(jié)論

將GSA-Elman、BP、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障診斷中，結(jié)果表明，三種網(wǎng)絡(luò)都可以對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的氣路故障進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷，其中GSA-Elman網(wǎng)絡(luò)診斷的絕對(duì)誤差最小，診斷精度更高，且GSA-Elman網(wǎng)絡(luò)的收斂速率要比另外兩種網(wǎng)絡(luò)快得多，在實(shí)際的故障檢測(cè)中具有更高的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1]柳偉民.基于嵌入式系統(tǒng)的飛機(jī)娛樂(lè)系統(tǒng)修理臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].廈門：廈門大學(xué)，2009.

[2] HAYKIN S.Neural Networks： A ComprehensiveFoundation[M].3rd Edition.London： Macmillan， 1998.

[3]余勝威.MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用（進(jìn)階篇）[M].北京：清華大學(xué)出版社，2015.