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    188宝金博页面版: BP神经网络在波音737自动刹车故障诊断中的应用

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    内容提示： 技术创新《微计算机信息》2012 年第 28 卷第 8 期120 元 / 年 邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用 200 例》测 控 自 动 化BP 神经网络在波音 737 自动刹车故障诊断中的应用Application ofBP Artificial Neural Net in Boeing 737 Auto Brake System Fault Diagnosis(1.广东轻工职业技术学院; 2.中国民航大学) 曾 凡涛1贺怀清2员 德强2ZENG Fan-tao HE Huai-qing YUAN De-qiang摘要: 随着人工神 经 网 络研究的 兴起,智 能故障诊断技术成为 近年来人们研究的 一个热点 问 题 。 自 动 刹 车是飞机起降时的 重要装置,需要定期 对其进行故障检测,以 免...

    文档格式：PDF | 页数：3 | 浏览次数：6 | 上传日期：2013-01-31 13:35:56 | 文档星级：
    技术创新《微计算机信息》2012 年第 28 卷第 8 期120 元 / 年 邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用 200 例》测 控 自 动 化BP 神经网络在波音 737 自动刹车故障诊断中的应用Application ofBP Artificial Neural Net in Boeing 737 Auto Brake System Fault Diagnosis(1.广东轻工职业技术学院; 2.中国民航大学) 曾 凡涛1贺怀清2员 德强2ZENG Fan-tao HE Huai-qing YUAN De-qiang摘要: 随着人工神 经 网 络研究的 兴起,智 能故障诊断技术成为 近年来人们研究的 一个热点 问 题 。 自 动 刹 车是飞机起降时的 重要装置,需要定期 对其进行故障检测,以 免形成飞行安 全隐 患,是飞机故障诊断的 一个重要内 容 。 本文从传统的 BP 神 经 网 络算法 出 发,通过算 法 改 进建立了 波音 737 自 动 刹 车 故障 诊断 的 神 经 网 络模型,通过提取故障 样本 对网 络进 行 训 练 和 诊 断,仿真结果显示这种 方法 能较理想地对波音 737 飞机自 动 刹 车系 统的 故障进行分析和 检测,对于 建立波音 飞 机的 故障 自 动 诊断系 统具有重要意义 。关键词: 神经网络; 自 动刹车; 故障检测中图分类号: TP183文献标识码: BAbstract: In recent years, intelligent diagnosis technology has been one of the hotspot research with the artificial neural net. In thispaper, we start from the conventional arithmetic of the BP neural net, establish the fault diagnosis neural net model of Boeing 737auto braking system, training and diagnosing the net by the samples of fault. The results show that this method can analyze and de-tect the fault of auto brake system well. Experiment indicated that this method is practical and has significant importance for con-struction of Boeing 737 automatic fault diagnosis system.Key words: neural net; auto brake; fault diagnosis文章编号:1008-0570(2012)08-0048-031 引 言自动刹车是飞机起降时经常用到的重要系统之一, 如果它不能正常工作,将会在飞机起降过程中形成安全隐患,因此对其进行正确故障诊断以便进行维护就显得尤为重要。神经网络用于设备故障诊断起源于 80 年代末期。 美日 等国学者将其应用于在传感器故障检测、交流感应电动机以及化工生产过程中的初期故障诊断。在我国,神经网络最早是应用于旋转机械故障诊断, 这些应用都在一定程度上体现了神经网络诊断的优点。 后来人们通过不断改进网络结构,改善网络性能,使得神经网络的应用更为广泛。本文建立了波音 737 刹车系统的 BP 神经网络诊断模型,希望通过此模型预测自动刹车系统的故障原因, 为民用航空维修提供一定的指导和借鉴。结果表明,该模型具有较好的诊断和仿真能力。2 BP 网络的算法及改进目前,神经网络种类很多,但并没有固定规则判断什么情况采用哪种神经网络。 由于 BP 网络的非线性映射能力和良好的泛化性能。 本文采用 BP 神经网络并对其算法进行改进后应用于波音 737 刹车系统的故障诊断。2.1 基本原理输入层隐含层图 1 BP 网络拓扑结构BP 网络的拓扑结构如图 1 所示,它是利用实际输出与期望输出之差对网络的各层的连接权值由后向前逐层进行校正。BP 网络的算法是其学习规则的数学表达式。 它分为两个传播过程:正向传播和反向传播。 传统的 BP 网络,节点函数一般采用的是 S 型函数。 对于隐含层与输出层之间的权值,调整量为:w?=(1)其中对于输入层与隐含层之间的权值,调整量为:?(2)其中式中:wij:输入层与隐含层之间的权值wjk:隐含层与输出层之间的权值θj:隐含层节点阈值θlk:输出层节点阈值η(0<η<1):学习率α(0<α<1):动量因子yk:各节点理想输出Ok:各节点实际输出从上面(1)、(2)看出,BP 算法是采用梯度下降法调整权值的。2.2 算法改进BP 算法最大的弱点是它的训练速度非常慢,尤其是当网络的训练达到一定的程度后,其收敛速度可能会下降得很快。有时甚至出现振荡(因为标准 BP 算法在调整权值时,只考虑 t 时刻的误差,而没有考虑以前的梯度方向)。 对于这个问题,在这里采用了在权值调整公式中增加一动量项。 即:( )W tXηδ?=(3)这样在权值调整时,考虑到了上一次权值调整的梯度方向。曾凡涛: 硕士 讲师aηδ(1)()ooyoδ =−−wxηδ=(1)aawδδ=−∑(1)W Tα+ ?−输出层48--

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