飞机液压系统故障诊断

论文摘要

为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网络,将BP神经网络的误差函数作为人工蜂群的适应度,选择适应度最优的个体参数作为神经网络的权值和阈值,不仅降低模型输入维度,还提高了诊断精度。最后建立了飞机起落架收放系统仿真模型进行仿真研究,结果表明该诊断模型具有较好的故障诊断效果,为飞机液压系统故障诊断提供一种新思路。

论文目录

• 1 引言
• 2 飞机液压系统故障诊断模型的构建
•   2.1 熵权的计算和特征向量的选择
•   2.2 ABC-BP神经网络分类
• 3 仿真研究
•   3.1 仿真建模
•   3.2 基于熵权和ABC-BP神经网络的故障诊断模型
•   3.3 熵权的计算和特征向量的选择
•   3.4 ABC-BP神经网络故障诊断
•     3.4.1 计算个体 （食物源） 的向量维数D
•     3.4.2 构造适应度函数
•     3.4.3 构造食物源选择概率公式
•   3.5 故障诊断结果分析对比
•   3.6 结果分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李耀华,王星州

关键词: 飞机液压系统,熵权法,信息熵,人工蜂群,反向传播神经网络,故障诊断

来源: 计算机工程与应用 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 中国民航大学航空工程学院

基金: 航空科学基金(No.20150267001),工信部民机专项(No.2015SACSC-044JS),中国民航局科技创新重大专项(No.MHRD20160105)

分类号: TP18;V267

页码: 232-236+264

总页数: 6

文件大小: 1477K

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