航空电子智能故障诊断及预测系统研究与实现

【类型】学位论文

【作者】张晶 

【关键词】 航空电子设备 故障诊断 故障预测 专家系统 BP神经网络 遗传算法

【摘要】航空电子设备的故障诊断及预测对保证飞机的飞行安全起着至关重要的作用。现代航空电子设备在其功能日益增强的同时，其结构日趋复杂，规模越来越大，运行速度及可靠性要求越来越高，相应地对故障诊断及预测能力要求也越来越高。 本论文研究并开发了一个航空电子智能故障诊断及预测系统，实现了对复杂航空电子设备的故障诊断及预测功能。本论文主要工作内容体现在以下几个方面： （1）将故障诊断技术与故障预测技术相结合，设计了航空电子智能故障诊断及预测系统及其功能流程，利用故障诊断知识对复杂系统进行故障诊断，再利用诊断得到的历史数据预测系统未来可能发生的故障。该系统主要包括：故障诊断子系统、故障预测子系统和系统信息管理子系统等部分。 （2）基于分层思想对故障诊断知识进行组织，并用遗传算法对模糊规则集合进行优化来提高故障诊断效率，采用自动与交互的混合诊断模式完成模糊推理机，实现了故障诊断子系统。该子系统主要功能模块有模糊规则库模块、特征提取模块、模糊推理模块。分层规则库设计将故障知识按树形结构存储，便于对知识的维护，能够适应系统复杂度的变化，有利于对设备的故障进行准确诊断。采用自动诊断和交互诊断方式实现模糊推理机，利于诊断经验不足的使用者使用系统。 （3）实现了故障预测子系统，按时间序列对故障诊断的历史数据进行分组，利用神经网络获得离散时间点的故障预测结果，再利用曲线拟合获得任意时间点的故障发生概率。该子系统主要功能模块有神经网络训练模块、神经网络故障率预测模块、曲线拟合故障率预测模块。在实现过程中，利用神经网络预测获得的故障率与未来时间点的离散数据对作为曲线拟合的数据源，进一步获得任意时间点的预测值。 （4）以气象雷达WXR-840为例验证了航空电子设备智能故障诊断及预测系统的可用性和有效性。选取该雷达主要部件的故障样本数据进行系统测试，验证了系统功能的正确性。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】北京航空航天大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】高强

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