李軍亮, 滕克難, 夏 菲

(1. 海軍航空大學(xué) 科研部, 山東 煙臺(tái) 264001；2. 92635部隊(duì)， 山東 青島 266041；3. 國網(wǎng)遼陽供電公司信息通信分公司，遼寧 遼陽 111000)

軍用飛機(jī)是一種復(fù)雜可修系統(tǒng)，其狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)包含了飛機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)和機(jī)載設(shè)備的運(yùn)行信息、操縱控制變量信息、姿態(tài)信息等等。由于采集信號的傳感器種類較多，采集的數(shù)據(jù)具有種類多、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)各異、非線性等特點(diǎn)，如何有效利用飛參數(shù)據(jù)對飛機(jī)關(guān)鍵部件的狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，提高飛機(jī)的使用可靠性、飛行安全性和任務(wù)成功率，是目前急需解決的難點(diǎn)問題。

目前狀態(tài)預(yù)測的主流算法有基于可靠性理論的預(yù)測方法、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測方法和基于時(shí)效物理模型的預(yù)測方法[1-3]。基于可靠性理論的預(yù)測方法又分為壽命分布模型的預(yù)測[4]和基于故障樹預(yù)測[5]的方法等；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測又分為時(shí)間序列預(yù)測[6-9]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測[10-13]和基于濾波的預(yù)測方法[14]等；失效物理模型主要根據(jù)產(chǎn)品的全生命周期和失效機(jī)理知識進(jìn)行產(chǎn)品可靠性評估[15]?，F(xiàn)有的預(yù)測技術(shù)在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面已經(jīng)取得了較大的進(jìn)步，但是，已有的預(yù)測方法也存在諸多局限，預(yù)測過程對數(shù)學(xué)模型的依賴程度大，不能滿足復(fù)雜系統(tǒng)的實(shí)際要求，在系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型不精確時(shí)無法獲得滿意的結(jié)果。并且多數(shù)預(yù)測模型屬于靜態(tài)模型，缺乏自學(xué)習(xí)能力，預(yù)測模型通過一次建模獲得，模型參數(shù)保持固定不變，沒有考慮到新增樣本對模型參數(shù)的影響，對于復(fù)雜裝備的預(yù)測通常出現(xiàn)單步預(yù)測不精確、多步預(yù)測無效的問題。

2006年Hinton等[16]探討了一種處理大數(shù)據(jù)的工具，即深度學(xué)習(xí)理論。深度學(xué)習(xí)旨在通過模擬大腦的學(xué)習(xí)過程，構(gòu)建深層次的模型，結(jié)合海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中隱含的特征，即利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，從而刻畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息，最終提升分類或預(yù)測的精度。目前，深度學(xué)習(xí)在語音識別、圖像識別等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析上取得了突破性進(jìn)展[17-18]。

在健康管理、故障診斷和預(yù)測方面，文獻(xiàn)[19]采用多層RBN(Restricted Boltzmann Machine, RBM)構(gòu)建一種故障診斷模型；文獻(xiàn)[20]基于深度學(xué)習(xí)理論，設(shè)計(jì)了DAE(去噪自動(dòng)編碼機(jī))為核心的針對機(jī)械設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測方法；文獻(xiàn)[21]采用多層RBN來設(shè)計(jì)一種航空飛行器故障信息檢測方法。論文基于軍用飛機(jī)的狀態(tài)信息，基于多層RBN和模擬退火算法設(shè)計(jì)了一種DBN(Deep Belief Net)方法對飛機(jī)的關(guān)鍵部件的監(jiān)測參數(shù)的短期趨勢進(jìn)行預(yù)測，從而為軍用飛機(jī)的健康狀態(tài)評估提供依據(jù)。

1 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)測模型

1.1 深度信念網(wǎng)絡(luò)模型

深度信念網(wǎng)絡(luò)是多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要包括一個(gè)可見層和多層隱藏層如圖1所示?？梢妼虞斎霐?shù)據(jù)并且向隱含層傳遞數(shù)據(jù)信息完成過程學(xué)習(xí)。

深度信念網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類似于多層受限制伯爾曼茲機(jī)網(wǎng)絡(luò)(Restricted Boltzmann Machine, RBM)[22]，每一個(gè)RBM單元由兩層組成，分別為隱藏層和可見層。兩層之間的信息傳遞是受限制的，可見層到隱含層之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換由S激活函數(shù)按照RBM學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行。DBN結(jié)構(gòu)如圖1所示，圖1包括3層RBM，第一層RBM包括可見層1和隱藏層1(為第2個(gè)RBM的可見層)，第2層RBM包括可見層2(隱藏層1)和隱藏層2(為第3個(gè)RBM的可見層)，第3層RBM包括可見層3(隱藏層2)和隱藏層3(為輸出層的輸入數(shù)據(jù))。

DBN中的每一個(gè)中繼層都按照上述的規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程如圖2所示。圖2中，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)包括：預(yù)處理的狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、隱藏層數(shù)量、每層的神經(jīng)元數(shù)量以及每層RBM單元的迭代次數(shù)。所有輸入數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前進(jìn)行初始化。

圖1 深度信念網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)Fig.1 Deep belief network structure

圖2 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程Fig.2 Flowchart of the DBN training process

每層RBM單元的訓(xùn)練過程分為兩個(gè)階段，分別為主動(dòng)學(xué)習(xí)過程(Positive Learning Phase, PLD)和被動(dòng)學(xué)習(xí)過程(Negative Learning Phase, NLD)，主動(dòng)學(xué)習(xí)過程從最早的可見層將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)送到隱藏層并且確定隱藏層神經(jīng)元產(chǎn)生的概率p(h|v,W)，相反被動(dòng)學(xué)習(xí)過程是上層可見單元的數(shù)據(jù)重組過程以及產(chǎn)生對應(yīng)的概率p(v|h,W)。觀測的樣本數(shù)據(jù)作為向量輸入到可見層，在RBM單元的訓(xùn)練過程中不斷進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習(xí)和被動(dòng)學(xué)習(xí)直至滿足最大迭代次數(shù)，由此確定神經(jīng)元之間的權(quán)重。整個(gè)RBM的學(xué)習(xí)函數(shù)可用可見層變量v產(chǎn)生的概率p(v)來表示，其中v是權(quán)重和隱含層變量的函數(shù)，如式(1)所示

(1)

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程從低層到高層逐步學(xué)習(xí)，在DBN各層學(xué)習(xí)的過程中間，各層RBN學(xué)習(xí)過程中內(nèi)部獨(dú)立訓(xùn)練權(quán)值和偏置量并存儲(chǔ)，可以進(jìn)一步分析。在訓(xùn)練結(jié)束之后，樣本數(shù)據(jù)從第一個(gè)可見層直到通過DBN結(jié)構(gòu)傳遞到最高階的隱含層。

可見層和隱層之間的權(quán)重和神經(jīng)元之間的偏置量通過不斷迭代而進(jìn)行優(yōu)化，直至滿足最大迭代次數(shù)。DBN各層之間的按照無監(jiān)督方式學(xué)習(xí)，預(yù)測的目標(biāo)模型和數(shù)據(jù)并將會(huì)在后續(xù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中使用，稱之為反向?qū)W習(xí)。

1.2 基于SA的DBN網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測模型

本節(jié)主要討論基于SA的DBN狀態(tài)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)現(xiàn)。該模型可分為三個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)，一是基于模擬退火的多層受限制的伯爾曼茲機(jī)無監(jiān)督訓(xùn)練，二是有監(jiān)督的反向傳播(BP)過程，三是基于任務(wù)要求和狀態(tài)信息預(yù)測算法。

(1)多層無監(jiān)督學(xué)習(xí)

正如1.1節(jié)所述，DBN由多層受限制伯爾曼茲機(jī)組成，通過每個(gè)RBM單元有序的按照帶有T算子的RBM規(guī)則訓(xùn)練完成。每個(gè)RBM由兩層組成，每層由一定數(shù)量的神經(jīng)元，而且同層各神經(jīng)元之間無連接[23]。因此，主要的訓(xùn)練參數(shù)在RBM只考慮各層神經(jīng)元之間權(quán)值。激活函數(shù)采用sigmiod函數(shù)，如式(2)所示

(2)

式中：si和bi分別為隱層第i個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)量和偏置量；sj為可見層第j個(gè)神經(jīng)元狀態(tài)量；wij為神經(jīng)元i和j之間的權(quán)重；T為網(wǎng)絡(luò)溫度。

圖3表示了RBM單元的迭代學(xué)習(xí)過程。在開始階段，對各個(gè)權(quán)重和偏置量進(jìn)行初始化。初始化之后，輸入采集的樣本對RBM單元訓(xùn)練。RBM隱層的神經(jīng)元由可見層的神經(jīng)元狀態(tài)以及它們之間的權(quán)值、偏置量和激活函數(shù)確定。每次迭代過程包含兩方面，主動(dòng)學(xué)習(xí)和被動(dòng)學(xué)習(xí)。主動(dòng)學(xué)習(xí)過程將可見層輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到隱含層，被動(dòng)學(xué)習(xí)是對前可見層的重新構(gòu)造。這兩種學(xué)習(xí)方式可用式(3)和式(4)表示

(3)

(4)

式中：hj和vk分別為隱層單元的第j個(gè)神經(jīng)元和可見層的第k個(gè)神經(jīng)元。式(3)為主動(dòng)學(xué)習(xí)過程中的隱層神經(jīng)元狀態(tài)，由激活函數(shù)確定，式(4)為被動(dòng)學(xué)習(xí)過程可見層神經(jīng)元的狀態(tài)。可見層和隱層的神經(jīng)元按概率隨機(jī)取值0或者1，代表鏈接或者斷開狀態(tài)。

(5)

式中：δ在0～1取值，代表學(xué)習(xí)速率；〈vkhj〉data為主動(dòng)學(xué)習(xí)之后的隱層第j個(gè)神經(jīng)元和可見層的第k個(gè)神經(jīng)元之間的狀態(tài)變量；〈vkhj〉recon為被動(dòng)學(xué)習(xí)之后可見層的重組神經(jīng)元的狀態(tài)向量。偏置量也按照相同規(guī)則迭代。為了使學(xué)習(xí)過程更加穩(wěn)定，變量m被用來更新權(quán)重和偏置量。權(quán)重的變化量Δwjk，當(dāng)前迭代過程和先前跌過步驟可用式(6)表示

(6)

在DBN學(xué)習(xí)過程權(quán)值和偏置量中不斷迭代優(yōu)化，通過各個(gè)RBM單元的迭代實(shí)現(xiàn)DBN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

圖3 RBM單元的迭代學(xué)習(xí)過程Fig.3 Iterative learning of RBM unit

(2) 反向有監(jiān)督學(xué)習(xí)

在進(jìn)行完各個(gè)RBM單元的學(xué)習(xí)之后，要進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，通過反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法來完成。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以進(jìn)一步減少訓(xùn)練誤差提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)通過使用分類數(shù)據(jù)進(jìn)行DBN模型訓(xùn)練。和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同只考慮一個(gè)RBM單元，反向DBN同時(shí)考慮所有的RBM單元。訓(xùn)練誤差由訓(xùn)練模型輸出數(shù)據(jù)和分類目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算得出。DBN模型的各項(xiàng)參數(shù)不斷更新以使得誤差最小，直至達(dá)到最大迭代次數(shù)。在進(jìn)行DBN的反向訓(xùn)練之后再通過微調(diào)算法對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行為微調(diào)。文中采用共軛梯度算法進(jìn)行微調(diào)。

(3)軍用飛機(jī)部件狀態(tài)參數(shù)預(yù)測

軍用飛機(jī)執(zhí)行不同任務(wù)包含不同的任務(wù)剖面，不同任務(wù)剖面對應(yīng)不同的放飛標(biāo)準(zhǔn)，不同放飛標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)不同最小設(shè)備清單，不同設(shè)備清單對應(yīng)不同的技術(shù)狀態(tài)。因此針對不同任務(wù)應(yīng)當(dāng)有針對性的提高對應(yīng)部件的可靠性，從而遂行作戰(zhàn)任務(wù)。某型飛機(jī)作戰(zhàn)任務(wù)的任務(wù)剖面和裝備狀態(tài)的對應(yīng)關(guān)系如表1所示[24]。

表1 飛機(jī)任務(wù)剖面與飛機(jī)各系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)關(guān)系

表1中，s-1代表動(dòng)力系統(tǒng)，s-2代表燃油系統(tǒng)，s-3代表液壓系統(tǒng)，s-4代表冷氣系統(tǒng)，s-5代表操縱系統(tǒng)，s-6代表飛控系統(tǒng)，s-7代表起落裝置，s-8代表生命保障系統(tǒng)，s-9代表電源電氣系統(tǒng)，s-10電子對抗系統(tǒng)，s-11代表武器系統(tǒng),s-12代表發(fā)控系統(tǒng)。

根據(jù)以上分析，設(shè)計(jì)基于任務(wù)要求和狀態(tài)信息的部件參數(shù)信息預(yù)測方法，具體步驟如下：

步驟1 對作戰(zhàn)任務(wù)進(jìn)行分析，根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)包含的任務(wù)剖面確對應(yīng)的關(guān)鍵部件可用集合S表示，S=(S1, …Si, …,Sn)，其中Si為第i個(gè)系統(tǒng)，Si=(s1, …sj, …,sn)，sj為i個(gè)系統(tǒng)里的第j個(gè)部件；

步驟2 分析關(guān)鍵部件的主要特征參數(shù)，進(jìn)一步確定需要采集的相關(guān)狀態(tài)信息Xi=(x1, …xj, …,xn)，Xi為第i個(gè)部件的狀態(tài)信息集；

步驟4 按照1.2節(jié)的(1)和(2)部分對DBN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；

步驟5 用已知數(shù)據(jù)對DBN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證；

步驟6 用已監(jiān)測到的飛參數(shù)據(jù)作為輸入向量，對未來狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)測；

步驟7 通過預(yù)測出的狀態(tài)信息，判斷關(guān)鍵部件的健康狀態(tài)。

根據(jù)以上分析可知，基于SA和DBN的軍用飛機(jī)狀態(tài)參數(shù)預(yù)測流程可如圖4所示。

圖4中，基于SA和DBN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算過程由圖2和圖3所示的流程實(shí)現(xiàn)。

2 案例分析

假定某次執(zhí)行任務(wù)包含剖面p-4，各系統(tǒng)的完好情況如表1第5行所示，在此以動(dòng)力系統(tǒng)為例對其健康狀態(tài)進(jìn)行分析。

首先通過1.2節(jié)(3)部分設(shè)計(jì)的方法選定發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)檢測參數(shù)，進(jìn)而設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本。

圖4 基于SA和DBN的軍用飛機(jī)狀態(tài)參數(shù)預(yù)測流程Fig.4 Military aircraft components state parameterprediction Process based on SA and DBN

航空發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)主要包括[25-26]：氣路監(jiān)測、滑油監(jiān)測和振動(dòng)監(jiān)測三部分，具體參數(shù)有渦輪后燃?xì)鉁囟?、燃油流量、滑油的壓力、滑油溫度、滑油消耗率、低壓轉(zhuǎn)子振動(dòng)值偏差和高壓轉(zhuǎn)子振動(dòng)值偏差等。

論文以某型發(fā)動(dòng)機(jī)為例進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測，該發(fā)動(dòng)機(jī)主要監(jiān)測數(shù)據(jù)有發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、排氣溫度發(fā)動(dòng)機(jī)滑油壓力、滑油溫度和燃油瞬時(shí)流量等參數(shù)。

其數(shù)據(jù)來源為該型機(jī)的飛參數(shù)據(jù)系統(tǒng)，飛行參數(shù)系統(tǒng)是對飛機(jī)在飛行過程中，對飛行操縱量、姿態(tài)量、飛行環(huán)境參數(shù)、部(附)件監(jiān)測信息等狀態(tài)信息的綜合信息系統(tǒng)[27]，可以為論文的數(shù)據(jù)采集工作提供有力支撐(見圖5)。

圖5 飛參信息系統(tǒng)Fig.5 Aircraft flying parameter information system

按照1.2節(jié)(3)設(shè)計(jì)的方法，將飛參系統(tǒng)采集監(jiān)測數(shù)據(jù)信息記為X=(x1,x2, …,x6)，分別代表發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、燃?xì)鉁囟劝l(fā)動(dòng)機(jī)滑油壓力、滑油溫度和燃油瞬時(shí)流量。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、聯(lián)想記憶、分布式知識存貯、強(qiáng)魯棒性等特點(diǎn)，在非線性系統(tǒng)的辨識和控制中得到了廣泛應(yīng)用，其中ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)預(yù)測方面有較多的工程應(yīng)用，分別實(shí)現(xiàn)了空調(diào)負(fù)荷、地震等級預(yù)測、交通運(yùn)輸能力預(yù)測和電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測等問題[28-29]；支持向量機(jī)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論構(gòu)建的典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在故障診斷和預(yù)測方面也有較好的應(yīng)用[30-32]。

為了驗(yàn)證文中設(shè)計(jì)方法的精確性和快速收斂性，分別采用SVM、ELMAN和深度網(wǎng)絡(luò)對表2中的樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。將表2中每70組數(shù)據(jù)作為一組輸入，對第71的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，即第1～70組為輸入數(shù)據(jù)，第71～100組為訓(xùn)練目標(biāo)，表中共有1 000組數(shù)據(jù)，其中第1～900組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，第900～1 000組作為測試數(shù)據(jù)。

表2 樣本數(shù)據(jù)

DBN算法中的參數(shù)由第1節(jié)設(shè)計(jì)方法確定，RBN選擇4層，輸入層和輸出層神經(jīng)元為6個(gè)，隱藏層每個(gè)神經(jīng)元數(shù)量為100，在每個(gè)RBM和反向?qū)W習(xí)過程中的最大迭代步驟設(shè)為50；ELMAN網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出層激活函數(shù)“tansig”和“purelin”，根據(jù)kolmogorov定理確定Elman網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元數(shù)量；SVM采用高斯核函數(shù)。

采用matlabR2010編程實(shí)現(xiàn)，在配置為Windows-7旗艦版windows-32系統(tǒng)，inter(R) core i3-200CPU，3.10 Hz, RAM4.0 GB的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行程序，當(dāng)參數(shù)預(yù)測結(jié)果和實(shí)測結(jié)果之差小于0.04時(shí)，認(rèn)為預(yù)測結(jié)果正確，計(jì)算測試數(shù)據(jù)的預(yù)測值和實(shí)測值的正確率如表3所示。

表3 不同算法的預(yù)測結(jié)果對比

由表3可知，DBN算法的預(yù)測精度最高，SVM次之，ELM預(yù)測精度最低。在DBN網(wǎng)絡(luò)中，RBN單元是一種隨機(jī)概率網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中模擬了樣本數(shù)據(jù)的概率分布特性，另外通過模擬算法通過T的控制作用，使得網(wǎng)絡(luò)權(quán)值梯度(各層之間能量差)有規(guī)律的降低，不容易使網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)，提高訓(xùn)練精度。

在此采取DBN算法對發(fā)動(dòng)監(jiān)測參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，來對發(fā)動(dòng)的狀態(tài)信息分析，以表2中的第900～970組數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)維數(shù)為70×6，輸出維數(shù)為6，通過第901～970組數(shù)據(jù)預(yù)測第971組，并且將預(yù)測結(jié)果作為新的971組，用第902～971組預(yù)測第972組，以此類推，預(yù)測步長設(shè)定為30，對未來各項(xiàng)狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)測，其結(jié)果如圖6～圖11所示。

圖6 發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩預(yù)測Fig.6 The prediction value of engine torque

圖7 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速預(yù)測值Fig.7 The prediction value of engine rotate speed

圖8 發(fā)動(dòng)機(jī)燃?xì)鉁囟菷ig.8 The prediction value of engine jet temperature

圖9 發(fā)動(dòng)機(jī)滑油溫度Fig.9 The prediction value of engine lubricating oil temperature

圖10 發(fā)動(dòng)機(jī)滑油壓力Fig.10 The prediction value of engine lubricating oil pressure

圖11 發(fā)動(dòng)機(jī)燃油瞬時(shí)流量Fig.11 The prediction value of engine fuel instantaneous flow

圖6、圖7、圖9和圖11中預(yù)測數(shù)值與實(shí)測值走勢一致，且誤差小于0.02，圖8和圖10中，發(fā)動(dòng)機(jī)燃?xì)鉁囟群突蛪毫Φ念A(yù)測數(shù)值的趨勢與實(shí)測值不太一致，波動(dòng)較大，有出現(xiàn)故障的征兆，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)監(jiān)控，在維修過程中對相應(yīng)的部件系統(tǒng)加強(qiáng)檢查。

3 結(jié) 論

文章設(shè)計(jì)方法可以有效預(yù)測軍用飛機(jī)關(guān)鍵部件的狀態(tài)參數(shù)信息，狀態(tài)參數(shù)預(yù)測的正確率高于SVM和ELMAN網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測誤差小于0.04。證明深度網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)信息的多步預(yù)測，且預(yù)測精度較高。該方法在工程上有較強(qiáng)的應(yīng)用性，預(yù)測結(jié)果可以作為軍用飛機(jī)部件可靠性分析和制定預(yù)防性維修計(jì)劃的參考依據(jù)。同時(shí)，也是深度學(xué)習(xí)理論在健康管理研究領(lǐng)域的進(jìn)一步探索。

[ 1 ] 彭宇, 劉大同. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障預(yù)測和健康管理綜述[J].儀器儀表學(xué)報(bào), 2014, 35(3)： 481-495.

PENG Yu, LIU Datong. Data-driven prognostics and health management: a review of recent advances[J]. Chinese Journal Scientific Instrument, 2014, 35(3)： 481-495.

[ 2 ] 李向前. 復(fù)雜裝備故障預(yù)測與健康管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 北京: 北京理工大學(xué), 2014: 6-12.

[ 3 ] 王少萍. 大型飛機(jī)機(jī)載系統(tǒng)預(yù)測與健康管理技術(shù)[J]. 航空學(xué)報(bào), 2015, 35(6): 1459-1472.

WANG Shaoping. Prognostics and health management key technology of aircraft airborne system[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2015, 35(6): 1459-1472.

[ 4 ] 趙宇.可靠性數(shù)據(jù)分析[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 2011: 33-55.

[ 5 ] 周忠寶, 馬超群, 周經(jīng)倫. 基于動(dòng)態(tài)貝葉斯的動(dòng)態(tài)故障樹分析[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐， 2008, 32(2): 36-42.

ZHOU Zhongbao, MA Chaoqun. Dynamic fault tree analysis based on dynamic Bayesian networks[J]. Systems Engineering Theory &Practice, 2008, 32(2): 36-42.

[ 6 ] MIRIKITANI D T，NIKOLAEV N. Recursive bayesian recurrent neural networks for time-series modeling[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2010， 21(2): 262-274.

[ 7 ] ZHAO W G，WANG J Z, LU H Y. Combining forecasts of electricity consumption in China with time-varying weights updated by a high-order Markov chain model[J]. Journal of Management Science, 2014, 45: 80-91.

[ 8 ] SAPANKEVYCH N，SANKAR R. Time series prediction using support vector machines: a survey[J]. Computational Intelligence Magazine, 2009, 4(2): 24-38.

[ 9 ] 徐圓，劉瑩，朱群雄. 基于多元時(shí)滯序列驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜過程故障預(yù)測方法應(yīng)用研究[J]. 化工學(xué)報(bào), 2013，64(12): 4290-4295．

XU Yuan, LIU Ying, ZHU Qunxiong. A complex process fault prognosis approach based on multivariate delayed sequences[J]. CIESC Journal, 2013, 64 (12): 4290-4295.

[10] MIRIKITANI D T，NIKOLAEV N. Recursive bayesian recurrent neural networks for time-series modeling[J]. IEEE Transactions on Neural Networks，2010，21(2): 262-274.

[11] GONCALVES L F，BOSA J L，BALEN T R，et al. Fault detection, siagnosis and prediction in electrical valves using self-organizing maps[J]. Journal of Electronic Testing, 2011, 27(4): 551-564.

[12] 張琪, 吳亞鋒, 李鋒. 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障預(yù)測方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)測量與控制, 2016, 24(2): 11-13.

ZHANG Qi, WU Yafeng, LI Feng. Research on mechanical fault prediction based on improved neural network[J]. Computer Measurement & Control, 2016, 24(2): 11-13.

[13] 李瑞瑩, 康銳. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障率預(yù)測方法[J]. 航空學(xué)報(bào), 2008, 29(2): 357-362.

LI Ruiying, KANG Rui. Failure rate forecasting method based on neural networks[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2008, 29(2): 357-362.

[14] 張磊，李行善，于勁松. 一種基于二元估計(jì)與粒子濾波的故障預(yù)測算法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 34(7): 798-802.

ZHANG Lei, LI Xingshan, YU Jinsong. Fault prognostic algorithm based on dual estimation and particle filter[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2008, 34(7): 798-802.

[15] 蔡志強(qiáng), 孫樹棟, 司書賓, 等. 基于FMECA的復(fù)雜裝備故障預(yù)測貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2013, 33(1): 187-192.

CAI Zhiqiang, SUN Shudong, SI Shubin, et al. Modeling of failure prediction bayesian network based on FMECA[J]. Systems Engineering Theory &Practice, 2013, 33(1): 187-192.

[16] HINTON G E，SALAKHUTDINOV R R. Reducing the dimensionality of data with neural networks[J]. Science， 2006， 313 ：504-507.

[17] AREL L, ROSE D C, KARNOWSKI T P. Deep machine learning a new frontier in artificial intelligence research[J]. Computational Intelligence Magazine, 2010, 5(4): 8-13.

[18] 郭麗麗, 丁世飛. 深度學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué), 2015, 42(5): 28-33.

GUO Lili, DING Shifei. Research progress on deep learning[J]. Computerscience, 2015, 42(5): 28-33.

[19] PRASANNA T, PINGFENG W. Failure diagnosis using deep belief learning based health state classification[J]. Reliability Engineering and System Safety, 2013, 115(7): 124-135.

[20] 雷亞國, 賈峰, 周昕, 等. 基于深度學(xué)習(xí)理論的機(jī)械裝備大數(shù)據(jù)健康檢測方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)， 2016, 51(21): 49-56.

LEI Yaguo, JIA Feng, ZHOU Xin, et al. A deep learning-based method for machinery health monitoring with big data[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2016, 51(21): 49-56.

[21] 馮通. 基于深度學(xué)習(xí)的航空飛行器故障自助檢測研究[J]. 計(jì)算機(jī)仿真, 2015, 32(11): 119-122.

FENG Tong. A fault detection algorithm of aviation aircraft based on deep learning[J]. Computer Simulation, 2015,32(11): 119-122.

[22] HINTON G E. A practical guide to training restricted Boltzmann machines[J] . Momentum, 2012, 9(1): 599-

619.

[23] LEE H, GROSSE R, NG A Y. Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations[C] ∥International Conference on Machine Learning. Montreal: ICML, 2009: 609-616.

[24] 王利民，馬乃倉. 軍用飛機(jī)最低技術(shù)放飛條件邏輯決斷分析方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化, 2012 (10): 200-206.

WANG Limin, MA Naicang. Study on logic decision method of making military aircraft minimum technique flight condition[J]. Computer and Modern, 2012 (10): 200-206.

[25] 孫闖，何正嘉，張周鎖，等. 基于狀態(tài)信息的航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行可靠性評估[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2013, 49(6): 30-37.

SUN Chuang, HE Zhengjia, ZHANG Zhousuo， et al. Operating reliability assessment for aero-engine based on condition monitoring information[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2013, 49(6): 30-37.

[26] 王華偉，高軍，吳海橋. 基于競爭失效的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2014, 50(6): 197-205.

WANG Huawei, GAO Jun, WU Haiqiao. Residual remaining life prediction based on competing failures for aircraft engines[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2014, 50(6): 197-205.

[27] 唐崇凱, 曲建嶺，高峰. 飛參判據(jù)及應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)工程, 2011, 37(10): 280-283.

TANG Chongkai, QU Jianling, GAO Feng. Flight data criterion and its application[J]. Computer Engineering, 2011, 37(10): 280-283.

[28] 李軍亮, 胡國才. 基于ELMAN網(wǎng)絡(luò)的某型直升機(jī)飛行狀態(tài)識別[J]. 火力與指揮控制，2015, 40(12): 57-60.

LI Junliang, HU Guocai. Helicopter flight condition recognition based on elman neural network[J]. Fire Control & Command Control, 2015, 40(12): 57-60.

[29] 李國勇，楊麗娟. 神經(jīng), 模糊, 預(yù)測控制及其MATLAB 實(shí)現(xiàn)[M]. 北京：電子工業(yè)出版社， 2013: 85-127.

[30] 徐玉秀, 楊文平, 呂軒, 等. 基于支持向量機(jī)的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷研究[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2013, 32(8): 143-146.

XU Yuxiu, YANG Wenping, Lü Xuan, et al. Fault diagnosis for a car engine based on support vector machine[J]. Journal of Vibration and Shock, 2013, 32(8): 143-146.

[31] 袁勝發(fā), 儲(chǔ)福磊. 支持向量機(jī)及其在故障診斷中的應(yīng)用[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2007, 26(11): 29-35.

YUAN Shengfa, CHU Fulei. Support vector machine and its application in machine fault diagnosis[J]. Journal of Vibration and Shock, 2007, 26(11): 29-35.

[32] 陳昌，湯寶平，呂中亮. 基于威布爾分布極最小向量機(jī)的滾動(dòng)軸承退化趨勢預(yù)測[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2014, 33(2): 52-56.

CHEN Chang, TANG Baoping, Lü Zhongliang. Degradation trend prediction of rolling bearings based on weibull distribution and least squares support vector machine[J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(2): 52-56.