高凡

摘 要：對(duì)于多電飛機(jī)來說，電氣系統(tǒng)運(yùn)行效率直接決定了其運(yùn)行的安全性與穩(wěn)定性，必須要加強(qiáng)對(duì)此方面的研究。對(duì)多電飛機(jī)電氣系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，了解各項(xiàng)故障發(fā)生的原因，進(jìn)而有的放矢的采取措施進(jìn)行處理優(yōu)化，爭取不斷提高飛機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定性。文章對(duì)多電飛機(jī)電氣系統(tǒng)故障診斷方法進(jìn)行了簡要分析，并提出了優(yōu)化措施。

關(guān)鍵詞：多電飛機(jī)；電氣系統(tǒng)；故障診斷

多電飛機(jī)現(xiàn)在應(yīng)用越來越廣泛，為減少運(yùn)行過程中電氣系統(tǒng)故障的發(fā)生，就需要從實(shí)際出發(fā)，做好故障診斷分析，確定故障發(fā)生的原因，確定優(yōu)化方向后采取措施進(jìn)行管理。但是多電飛機(jī)電氣系統(tǒng)復(fù)雜程度比較高，故障診斷具有較高的難度，這樣就必須要選擇合適的方法，以免故障診斷不及時(shí)，導(dǎo)致故障問題嚴(yán)重化，進(jìn)而出現(xiàn)安全事故。

1 多電飛機(jī)概述

發(fā)動(dòng)機(jī)作為為飛機(jī)運(yùn)行提供動(dòng)力主要設(shè)備，其運(yùn)行效率在根本上影響了飛機(jī)的安全性與穩(wěn)定性。另外，飛機(jī)還具備二次動(dòng)力，即電子設(shè)備工作、起落架收放等，對(duì)于多電飛機(jī)來說，需要電能來滿足各項(xiàng)二次能源部分的需求[1]。現(xiàn)在多電飛機(jī)應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，在更多新型技術(shù)應(yīng)用的背景下，其供電系統(tǒng)的容量也在不斷增大，對(duì)電力系統(tǒng)的管理與維護(hù)要求也就更為嚴(yán)格。與其他類型飛機(jī)相比，多電飛機(jī)無論是從結(jié)構(gòu)上、質(zhì)量上還是后期維護(hù)工作等方面，均具有更大的優(yōu)勢，并且所需后期維護(hù)費(fèi)用較低，具有更高的經(jīng)濟(jì)性。其中，電氣系統(tǒng)作為多電飛機(jī)的重要組成部分，主要分為供電與用電兩部分，并且供電系統(tǒng)作用更大，管理要求也就更高，需要采取措施進(jìn)行優(yōu)化，確保其正常運(yùn)行來滿足飛機(jī)所有用電設(shè)備對(duì)電能的需求。這樣就決定了多電飛機(jī)供電系統(tǒng)故障診斷與處理的必要性，應(yīng)選擇合適的故障診斷技術(shù)，完成電氣系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測與管理，確保其能夠正常運(yùn)行。

2 多電飛機(jī)電氣系統(tǒng)故障診斷技術(shù)分析

2.1 專家系統(tǒng)故障診斷

即以專家系統(tǒng)作為依據(jù)，通過專業(yè)知識(shí)推理，并利用計(jì)算機(jī)程序，輔助人工來對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分析診斷，整個(gè)工程包括分類、診斷、調(diào)度規(guī)劃、設(shè)計(jì)制造以及決策支持，利用專業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)來解決存在的各類問題。專業(yè)系統(tǒng)設(shè)置有數(shù)據(jù)庫與信息庫等，便于通過專業(yè)知識(shí)，來對(duì)飛機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析，進(jìn)而判斷各構(gòu)件是否出現(xiàn)故障。在對(duì)多電飛機(jī)電氣系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時(shí)，選擇應(yīng)用專家系統(tǒng)診斷方法，通過各項(xiàng)數(shù)據(jù)與專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，來縮小故障范圍，提高故障診斷、報(bào)警處理以及故障評(píng)級(jí)等方面共組效率。

2.2 神經(jīng)系統(tǒng)故障診斷

傳統(tǒng)故障診斷方法的實(shí)施需要以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，但是對(duì)于結(jié)構(gòu)故障來說，會(huì)在一定程度上對(duì)結(jié)構(gòu)造成影響，進(jìn)而會(huì)影響到故障數(shù)據(jù)的收集。并且，在實(shí)際應(yīng)用過程中，也存在復(fù)雜系統(tǒng)多故障源、多變量耦合等問題，數(shù)學(xué)模型建立難度比較大。這樣為提高故障診斷效率，可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到其中，尤其是對(duì)于以知識(shí)與規(guī)則為基礎(chǔ)的故障診斷。此種診斷方法主要利用大量簡單元件，使其相互聯(lián)接形成一種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，使得整個(gè)系統(tǒng)具有更高的學(xué)習(xí)能力，可以利用更短的時(shí)間來處理更多的問題，并且其分布存儲(chǔ)方式?jīng)Q定了魯棒性與容錯(cuò)性效果高。將神經(jīng)系統(tǒng)故障診斷方法應(yīng)用到多電飛機(jī)中，可以利用系統(tǒng)具有的特點(diǎn)，來對(duì)復(fù)雜多模式問題進(jìn)行聯(lián)想、預(yù)測以及記憶，解決傳統(tǒng)系統(tǒng)規(guī)則中所存無法工作的缺陷[2]。與其故障診斷系統(tǒng)相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過不斷修改權(quán)值與結(jié)構(gòu)來滿足新故障診斷要求，因此在應(yīng)用上具有更高的可行性，為多電飛機(jī)維護(hù)工作的開展提供了一個(gè)全新的技術(shù)，在保證診斷效果的同時(shí)縮短所用時(shí)間，提高故障診斷的綜合效率。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)分析

3.1 多層前饋網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即以誤差反向傳播算法為基礎(chǔ)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用光滑活化函數(shù)，利用權(quán)值來完成相鄰兩層之間的連接，共具有1個(gè)輸入層、1個(gè)輸出層，以及1個(gè)或者多個(gè)隱含層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為前傳網(wǎng)絡(luò)，其所處理信息逐層向前流動(dòng)，在對(duì)權(quán)值進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)，需要以理想輸出與實(shí)際輸出誤差為依據(jù)，采取由前向后的方式依次來對(duì)權(quán)值進(jìn)行修改[3]。多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最為廣泛的BP網(wǎng)絡(luò)，并且其核心即BP算法。

以3層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，對(duì)BP算法進(jìn)行分析。在3層前饋網(wǎng)絡(luò)中，輸入向量為X=（x1，x2，...，xi，...，xn）T，如果加入x0=-1，可為隱含層神經(jīng)元引入閾值，輸出層輸出向量為Y=（Y1，Y2，...，Yk，...，Yi）T，期望輸出向量為d=（d1，d2，...，dk，...，di）T，輸入層到隱含層之間權(quán)值矩陣用V表示，則V=（V1，V2，...，Vj，...，Vm）T，其中向量Vj表示隱含層第j個(gè)神經(jīng)元所對(duì)應(yīng)的權(quán)向量，而Vij表示輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)向量，隱含層到輸出層之間權(quán)值矩陣用W表示，則W=（W1，W2，...，Wk，...，Wl）T，其中列向量Wk表示輸出層第k個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的權(quán)向量，Wjk表示隱含層第j個(gè)神經(jīng)元到輸出層第k個(gè)神經(jīng)元權(quán)向量。則可以確定各層信號(hào)之間的關(guān)系：

對(duì)輸出層，Yk=f（nk），nk=■Wjkyi ， k=1，2，...，l

對(duì)隱含層，Yj=f（nj），nj=■VijXi=1，2，...，m

其中，轉(zhuǎn)移函數(shù)f（x）均為單極性sigmoid函數(shù)：f（x）=l/（1+e-x），并且f（x）具有連續(xù)與可導(dǎo)特點(diǎn)，f'（x）=f（x）[1-f（x）]，這樣三個(gè)公式即構(gòu)建了3層前饋網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。

3.2 BP算法

算法的實(shí)現(xiàn)主要根據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)Ep對(duì)各個(gè)神經(jīng)元輸出的偏導(dǎo)數(shù)，來計(jì)算得出誤差Ep對(duì)所有連接權(quán)值的偏導(dǎo)數(shù)，然后通過非線性優(yōu)化問題的求解，完成各個(gè)連接權(quán)值的修改。如果誤差Ep滿足實(shí)際要求，則訓(xùn)練停止，同時(shí)結(jié)束專家系統(tǒng)知識(shí)獲取過程。在此階段中，專家經(jīng)驗(yàn)即會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變?yōu)閷＜抑R(shí)數(shù)據(jù)庫。而如果輸出層未得到期望輸出，即可確實(shí)際輸出與期望輸出值之間存有誤差，這樣整個(gè)系統(tǒng)即轉(zhuǎn)入反向傳播過程，誤差信號(hào)運(yùn)動(dòng)方式為原路返回，對(duì)各層神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行修改，完成各輸入層傳播的計(jì)算。完成以上步驟后再次經(jīng)過正向傳播過程，并且在最大程度上來降低誤差信號(hào)，兩個(gè)過程需要采取反復(fù)作用的方式運(yùn)行。

3.3 BP算法編程

第一，初始化。對(duì)權(quán)值矩陣W、V賦隨機(jī)數(shù)，設(shè)置樣本模式計(jì)數(shù)器P以及訓(xùn)練次數(shù)計(jì)數(shù)器q為1，設(shè)置誤差E為0，而學(xué)習(xí)率η為0～1間任何小數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后可達(dá)到精度Emin為正小數(shù)。第二，計(jì)算。將訓(xùn)練樣本模式對(duì)輸入后，對(duì)各層輸出進(jìn)行計(jì)算。通過當(dāng)前樣本Xp、dp對(duì)向量數(shù)組X、d賦值，分別計(jì)算出y與Y分量。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，應(yīng)將代價(jià)函數(shù)E設(shè)置為神經(jīng)元期望輸出dk以及實(shí)際輸出Yk之差平方的一半，i為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)，則E=■■（dk-Yk）2，最后通過要求訓(xùn)練確保E比某個(gè)值小。第三，調(diào)整。對(duì)各層誤差信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，然后根據(jù)結(jié)果來對(duì)各層權(quán)值進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，并利用權(quán)值調(diào)整公式來計(jì)算出W、V的分量。第四，檢查。檢查所有樣本是否均完成一次訓(xùn)練，如果p

4 結(jié)束語

為提高多電飛機(jī)電氣系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性，需要基于其特點(diǎn)，選擇合適的故障診斷方法來確定其運(yùn)行狀態(tài)，并針對(duì)此來采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化，提高飛機(jī)運(yùn)行安全性。

參考文獻(xiàn)

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