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- 航空发动机智能故障诊断系统关键技术研究
- 作者： 蒋帅 来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 遗传算法 BP神经网络 故障诊断 模糊专家系统
- 描述： 实现飞机发动机智能故障诊断对保证飞行安全和提高飞机出勤率起着至关重要的作用。然而现有的绝大多数飞机发动机故障诊断系统都没有充分利用实时飞行参数数据与设备故障报文相结合进行实时故障诊断，且普遍存在虚警率高、诊断精度低的缺点。针对上述问题，本文首先将实时下传的飞行参数和故障报文相结合，设计实现了基于“神经网络＋模糊专家系统”分级诊断的航空发动机智能故障诊断系统结构及其关键技术解决方案。神经网络通过对部分关键飞行参数数据进行处理，实现系统部件级的初级故障诊断，确定故障发生的大致范围；模糊专家系统结合初级诊断结果和其他数据实现二级诊断，完成深层次故障的精确定位。该系统结构利用了神经网络长于数值计算、诊断精度高和模糊专家系统知识表达明确的优点，降低了各自构造的复杂性，提高了诊断精度；同时将飞行参数与故障报文相互验证，也一定程度上降低了虚警率。其次，本文采用三层BP神经网络建立了初级诊断模型并采用遗传算法对网络初始化权值和阈值进行全局优化，提高了训练效率，通过算法仿真和结果分析验证了该方法的有效性。重点完成了基于模糊逻辑推理的二级诊断专家系统中模糊规则库模块分层树型结构设计和多规则方法表示、模糊推理机模块基于深度优先的正反向混合推理算法和不确定性计算方法的设计与实现以及故障征兆提取模块的方法实现。最后，本文在VC环境下编码实现了航空发动机智能故障诊断系统验证软件，并选取发动机典型故障模式和部分实际故障样本数据进行了系统测试。通过对测试结果的分析，验证了本文研究成果的正确性。