基于GSA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的航空發(fā)動機故障診斷

尹玥　吳闖洋

摘要：提出基于萬有引力算法的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法，即GSA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡，采用萬有引力算法，優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值。以PW4000發(fā)動機為例，將GSA-Elman算法、BP和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡用于航空發(fā)動機氣路故障診斷，從發(fā)動機故障診斷的網(wǎng)絡訓練速度以及診斷精度兩個方面進行綜合比較分析。結果表明，三種網(wǎng)絡都能對發(fā)動機故障做出準確的診斷，其中GSA-Elman網(wǎng)絡的收斂速度比其他兩種網(wǎng)絡更快，且診斷的精度更高。

關鍵詞：航空發(fā)動機;Elman神經(jīng)網(wǎng)絡;萬有引力算法;故障診斷

中圖分類號：TP183;V263.6

文獻標識碼：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.053

航空發(fā)動機是飛機最重要的組織，一旦發(fā)生故障很有可能影響飛機正常的飛行，其維護修理不容半點差錯，需要投入大量的人力、財力。據(jù)統(tǒng)計航空發(fā)動機的維修花費占航司整個經(jīng)濟開銷的l0% - 20%[1]。因此，發(fā)動機的故障診斷和監(jiān)測對保證飛行安全、提高運行使用效能和使用的經(jīng)濟性起著關鍵陛作用。

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能算法被廣泛用于各種領域，得到了顯著的效果，常用的網(wǎng)絡有BP網(wǎng)絡和Elman網(wǎng)絡，但它們都有一定的缺點。為了解決Elman網(wǎng)絡的初始值選取問題，本文利用萬有引力搜索算法對Elman網(wǎng)絡的初始權值和閾值進行優(yōu)化，用改進后的Elman網(wǎng)絡對發(fā)動機故障診斷，并與BP、Elman網(wǎng)絡等其他預測方法進行對比分析，驗證其有效性。

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Elman神經(jīng)網(wǎng)絡簡介

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

它由4個層次組成，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刻的輸出信息進行儲存并且反饋到這一時刻，使網(wǎng)絡對歷史信息的敏感程度有所提高，這樣一來就提高了動態(tài)信息的處理能力[2]。

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

2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化

萬有引力搜索算法[3]基本原理可以概括為：萬有引力的普遍存在性，將粒子看成正在運動的東西，由于受到力的作用，導致運動的物體有了加速度。質(zhì)量（適應度）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，從而一點一點地逼近最優(yōu)解的位置，把物體的位置看成問題的解，現(xiàn)假設空間維度為D，物體總個數(shù)為Ⅳ，第i個物體的位置為：

2.2 樣本獲取與故障模式設置

本文選取發(fā)動機的氣路故障進行故障診斷分析，所用數(shù)據(jù)來源于某航空公司PW4000發(fā)動機的實際運行情況的歷史記錄，采集了4種故障模式，分別為Y1～Y4，Y1代表高壓壓氣機故障，Y2代表低壓壓氣機故障，Y3代表高壓渦輪故障，Y4代表低壓渦輪故障。將發(fā)動機的故障模式Y=（Y1，Y2，Y3，Y4）作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出量，并用數(shù)字1，2，3，4表示。實驗中，每種故障分別采集了50組數(shù)據(jù)，共計200組故障數(shù)據(jù)。其中，每種故障測試集與訓練集的數(shù)目的比例為4：1，采集工作參數(shù)的種類共4種，分別為低壓轉子轉速Ⅳ1，r/nun;高壓轉子轉速Ⅳ2，r/nun;燃油流量Mf，kg/s;發(fā)動機排氣溫度EGT，K。

3 診斷結果與分析

為驗證GSA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡在航空發(fā)動機氣路故障診斷中的有效性，本文利用Matlab編程實現(xiàn)仿真，對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡在相同的訓練樣本與驗證樣本分別從收斂速率、診斷精度進行對比分析。

3.1 診斷結果

診斷結果的判斷方法：輸出結果與期望值做差，如果其絕對值小于0.5則認為診斷準確，大于0.5則認為診斷錯誤。輸出結果如圖2所示。從圖2可以看出，三種網(wǎng)絡都可以對故障做出準確判斷，因此利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡來診斷PW4000發(fā)動機氣路故障是可行的。

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

3.2 訓練速度比較

三種網(wǎng)絡的訓練結果如圖3所示，從圖3可看出，GSA-Elman網(wǎng)絡達到目標精度時所用步數(shù)要比BP和Elman網(wǎng)絡小得多，有更快的收斂速率。

4 結論

將GSA-Elman、BP、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡應用于航空發(fā)動機氣路故障診斷中，結果表明，三種網(wǎng)絡都可以對發(fā)動機的氣路故障進行準確的判斷，其中GSA-Elman網(wǎng)絡診斷的絕對誤差最小，診斷精度更高，且GSA-Elman網(wǎng)絡的收斂速率要比另外兩種網(wǎng)絡快得多，在實際的故障檢測中具有更高的應用價值。

參考文獻：

[1]柳偉民.基于嵌入式系統(tǒng)的飛機娛樂系統(tǒng)修理臺設計與實現(xiàn)[D].廈門：廈門大學，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用（進階篇）[M].北京：清華大學出版社，2015.