文/王泓然 張濤
航空發(fā)動(dòng)機(jī)上一般都裝載著各種性能參數(shù)的檢測(cè)設(shè)備,地面控制中心能夠通過機(jī)載報(bào)文尋址將發(fā)動(dòng)機(jī)的各項(xiàng)性能參數(shù)接收到。對(duì)各項(xiàng)性能參數(shù)應(yīng)該全面進(jìn)行分析,全面了解發(fā)動(dòng)機(jī)的各項(xiàng)性能狀況,觀察性能有沒有處于衰退狀態(tài)。對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能參數(shù)進(jìn)行分析,并對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè),全面了解發(fā)動(dòng)機(jī)的性能問題,讓維護(hù)管理過程中能夠具備相應(yīng)的決策支持。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法在實(shí)施過程中需要將學(xué)習(xí)樣本輸入其中,對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和偏差進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)整時(shí)應(yīng)該使用反向傳播算法,讓輸出的向量能夠和預(yù)期的向量處于一個(gè)接近的狀態(tài),對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出值的誤差進(jìn)行研究,將網(wǎng)絡(luò)的偏差和權(quán)值保存起來。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)性能的測(cè)試結(jié)果如表1所示。
對(duì)維修決策系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí),應(yīng)該對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的性能全面掌握,并對(duì)其參數(shù)有效進(jìn)行處理,再運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將參數(shù)有效輸入其中。依照學(xué)習(xí)樣本來學(xué)習(xí),并對(duì)學(xué)習(xí)成果進(jìn)行預(yù)測(cè),將預(yù)測(cè)結(jié)果輸出。將預(yù)測(cè)出來的結(jié)果作為基本的基準(zhǔn)點(diǎn),使用灰色決策系統(tǒng)將其輸入。立足于航空發(fā)動(dòng)機(jī)原來各項(xiàng)性能的基礎(chǔ)之上,將發(fā)動(dòng)機(jī)零件和維修等級(jí)之間的關(guān)系合理進(jìn)行,使用灰色決策,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行判斷,判斷時(shí)可以采用智能化判斷,給出一個(gè)最優(yōu)的發(fā)動(dòng)機(jī)決策,讓維修工程師在設(shè)計(jì)維修方案時(shí)能夠具有相應(yīng)的保障,給維修方案提供技術(shù)方面的支持。
表1:BP神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試結(jié)果
一般情況下,航空發(fā)動(dòng)機(jī)在遇到高溫或者高壓狀況時(shí),各種外來的噪音干擾很容易對(duì)性能參數(shù)造成嚴(yán)重的影響,通過檢測(cè)系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)具有一定的差異性,一些數(shù)據(jù)可能處于異常狀態(tài),由于發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)屬于海量狀態(tài),這些異常的數(shù)據(jù)會(huì)被淹沒其中。建立維修決策系統(tǒng)時(shí),預(yù)處理發(fā)動(dòng)機(jī)中存在的性能參數(shù)。將一些異常的數(shù)據(jù)全面剔除,讓性能參數(shù)能夠具有一定的有效性。航空發(fā)動(dòng)機(jī)的性能參數(shù)在時(shí)間上具有連續(xù)性,對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)該進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,將一些異常數(shù)據(jù)篩選出來。如果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時(shí)達(dá)不到相應(yīng)的要求,就應(yīng)該使用密度分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面處理,將所有異常數(shù)據(jù)全面清除。
將異常數(shù)據(jù)全面清除之后,要對(duì)其性能參數(shù)全面進(jìn)行研究,相應(yīng)的實(shí)施平滑處理。處理時(shí)可以使用二次指數(shù)平滑法,首先,分解平滑的序列時(shí)間,使用指數(shù)平滑對(duì)一些頻率較大的函數(shù)實(shí)施平滑。將平滑結(jié)果和剩余函數(shù)有效進(jìn)行重構(gòu)。其次,再進(jìn)行預(yù)處理,這樣就會(huì)得到航空發(fā)動(dòng)機(jī)的性能參數(shù)。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)十分簡(jiǎn)單,運(yùn)算速度也十分快。應(yīng)該對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)施預(yù)測(cè),然后對(duì)其實(shí)施預(yù)處理,將預(yù)處理后得到的數(shù)據(jù)全面進(jìn)行研究,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將發(fā)動(dòng)機(jī)的各項(xiàng)性能參數(shù)有效輸入其中。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效設(shè)計(jì),將其設(shè)計(jì)成三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。使用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能全面進(jìn)行預(yù)測(cè),將輸入層中的神經(jīng)元數(shù)目作為預(yù)測(cè)模型,并將其用n表示,將隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目也有效表示出來,用n1表示。如果神經(jīng)元數(shù)目位于輸入層,應(yīng)該將其用n2進(jìn)行表示。將大量的樣本數(shù)據(jù)作為參照物,供BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中將學(xué)習(xí)的結(jié)果輸入進(jìn)去,并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)測(cè)。然后在灰色決策系統(tǒng)中將預(yù)測(cè)結(jié)果輸入其中。
對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全面進(jìn)行預(yù)測(cè)之后,將得出的數(shù)據(jù)和航空發(fā)動(dòng)機(jī)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫有效進(jìn)行結(jié)合,對(duì)以往的故障案例要合理借鑒,運(yùn)用維修方面的各種綜合信息給整個(gè)維修決策提供相關(guān)支持,使用灰色的決策法對(duì)整個(gè)決策進(jìn)行支持。實(shí)施灰色決策法時(shí),應(yīng)該將其決策、目標(biāo)、效果有效運(yùn)用,對(duì)各種灰信息的體系全面進(jìn)行研究。決策目標(biāo)上相對(duì)來說具有一定的差異性,根據(jù)不同的決策目標(biāo)制定不同的隸屬度函數(shù),讓事件決策的趨勢(shì)能夠建立在函數(shù)映射上獲得良好的效果。實(shí)際對(duì)方案進(jìn)行決策時(shí),選擇灰色決策法得出的決策方案是最效的。
對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行維修時(shí)應(yīng)該準(zhǔn)確找尋到故障問題,要想準(zhǔn)確對(duì)故障進(jìn)行診斷,需要大量的故障樣本作為基準(zhǔn)點(diǎn),讓樣本和分布狀況能夠?qū)ο到y(tǒng)產(chǎn)生相應(yīng)的限制。只有選擇一個(gè)合理的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),才能夠保證診斷的質(zhì)量。為了讓網(wǎng)絡(luò)的推廣能力得到全面提升,應(yīng)該運(yùn)用訓(xùn)練樣本有效的將系統(tǒng)數(shù)據(jù)全面反映出來,將其隨機(jī)誤差全面減小。
綜上所述,要想讓航空發(fā)動(dòng)機(jī)的維修技術(shù)能夠更加快速、便捷、高效,應(yīng)該對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)海量的參考數(shù)據(jù)全面進(jìn)行研究,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其全面進(jìn)行預(yù)測(cè),將預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)輸入灰色決策系統(tǒng)中。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)化進(jìn)行判別,判斷清楚之后選擇一個(gè)最佳的決策方案,讓航空發(fā)動(dòng)機(jī)能夠安全、高效的運(yùn)行。