【摘 要】
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机载系统作为飞机中庞大的组成部分,其安全可靠运行是保障飞机各项功能正常稳定发挥的必要条件,所以进行机载系统的故障诊断研究具有十分重要的意义。机载系统内部由成千上万且功能不同的传感器组成,传感器提供的信息数量庞大而且全面,只有充分利用传感器所提供的有用信息进行故障诊断,才能有效提高机载系统故障诊断的准确性和可靠性。Dempster-Shafer证据理论是提取有效信息的优秀工具,所以在故障诊断领域得到
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机载系统作为飞机中庞大的组成部分,其安全可靠运行是保障飞机各项功能正常稳定发挥的必要条件,所以进行机载系统的故障诊断研究具有十分重要的意义。机载系统内部由成千上万且功能不同的传感器组成,传感器提供的信息数量庞大而且全面,只有充分利用传感器所提供的有用信息进行故障诊断,才能有效提高机载系统故障诊断的准确性和可靠性。Dempster-Shafer证据理论是提取有效信息的优秀工具,所以在故障诊断领域得到了广泛的应用。由此,本文提出了基于神经网络和证据理论的机载系统故障诊断模型CNBP-DST（CNN And BP-Dempster Shafer Theory）,模型由多神经网络决策模型CNBP以及数据融合模型DST两部分组成。（1）针对证据理论应用过程中会出现的高冲突问题,DST数据融合模型对原始的证据理论进行了改进,通过构建传感器信任函数对发生异常的传感器数据进行剔除,这些异常的传感器数据是造成高冲突问题的主要原因。（2）针对传感器数据的不确定性对故障诊断精度存在消极影响的问题,DST数据融合模型利用信度熵对传感器数据进行了加权修正,信度熵越大,赋予数据的权重就越大,由此来对传感器数据的不确定性进行量化。（3）针对故障决策信息提取的不够全面的问题,多神经网络决策模型CNBP通过单独训练BP和CNN两种不同的网络结构,来获取机载系统的故障决策信息。其中CNN侧重于机载系统故障特征的提取,BP则侧重于故障数据复杂函数关系的拟合,通过单独的训练都能取得很好的决策结果,这些决策信息的相互补充可以帮助CNBP-DST模型在单模型高精度的基础上更加准确的进行故障诊断。最终将CNN和BP输出的故障决策信息输入进DST模型中进行融合,获得更加符合实际的类别概率,从而提高对故障的识别能力。利用真实数据集对所提出的故障诊断模型进行验证,实验取得了良好的效果,证明了该故障诊断模型的可行性和有效性。
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