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- 基于GA-BRBPNN的航空自耦变压整流器故障诊断方法
- 作者： 董慧芬 郑坤 杨占刚 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 贝叶斯正则化 遗传算法 BP神经网络 故障诊断 航空自耦变压整流器
- 描述： 航空自耦变压整流器(auto-transformer rectifier unit, ATRU)是飞机高压直流电网关键电能变换装置，在运行过程中受高温、机械应力、荷载波动等因素持续影响，其内部元件可能出现相应故障，进而威胁飞机可靠运行及持续适航。针对ATRU整流部分故障信号频谱难以区分、诊断准确率不高问题，提出一种遗传算法(genetic algorithm, GA)与贝叶斯正则化反向传播神经网络(Bayesian regularisation back propagation neural network, BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。首先，实现ATRU故障仿真，以时频分析方式处理所得信号，从而挖掘不同故障状态的特征信息；随后采用GA算法优化BRBPNN初始权阈值并建立最优GA-BRBNPNN诊断模型，将特征样本输入诊断模型进行故障分类识别，测试模型性能；最后，搭建故障模拟实验平台对实测数据进行模型验证。实验结果分析可知，对于仿真故障，该模型诊断准确率可达99.46%,对于实测故障，该模型可全部诊断识别待测样本；由此表明提出的GA-BRBPNN优化模型诊断效果好，具有较高实用价值。