计算机与通信工程
王强, 娄华语, 周国强, 吴伟, 马长胜, 邱荣贤, 王良模
针对某飞机防滑刹车系统故障试验的复杂性、危险性以及试验成本高的问题,提出基于人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络的飞机防滑刹车系统故障诊断方法.基于MATLAB/Simulink软件,建立由机体动力学模型、机轮转动模型、电液伺服阀和刹车装置模型等组成的飞机防滑刹车系统仿真模型;确定电液伺服阀和轮速传感器典型故障模式,建立故障注入模块;通过轮速传感器和电液伺服阀的典型故障仿真模拟,得到故障数据样本.采用滑动窗口裁剪的方法对样本进行数据增强,建立故障数据集;采用优化前后的BP神经网络进行飞机防滑刹车系统的故障诊断.结果表明:采用ABC算法对BP神经网络优化后的系统平均故障诊断准确率为95.4%(优化前为92.7%),湿跑道传感器故障诊断的准确率为83.9%(优化前为74.5%),可见通过优化有效提升了飞机防滑刹车系统故障诊断准确率.