尹玥　吴闯洋

摘要：提出基于万有引力算法的Elman神经网络的故障诊断方法，即GSA-Elman神经网络，采用万有引力算法，优化Elman神经网络的初始权值和阈值。以PW4000发动机为例，将GSA-Elman算法、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断，从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明，三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断，其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快，且诊断的精度更高。

关键词：航空发动机;Elman神经网络;万有引力算法;故障诊断

中图分类号：TP183;V263.6

文献标识码：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.053

航空发动机是飞机最重要的组织，一旦发生故障很有可能影响飞机正常的飞行，其维护修理不容半点差错，需要投入大量的人力、财力。据统计航空发动机的维修花费占航司整个经济开销的l0% - 20%[1]。因此，发动机的故障诊断和监测对保证飞行安全、提高运行使用效能和使用的经济性起着关键陛作用。

近年来，神经网络人工智能算法被广泛用于各种领域，得到了显著的效果，常用的网络有BP网络和Elman网络，但它们都有一定的缺点。为了解决Elman网络的初始值选取问题，本文利用万有引力搜索算法对Elman网络的初始权值和阈值进行优化，用改进后的Elman網络对发动机故障诊断，并与BP、Elman网络等其他预测方法进行对比分析，验证其有效性。

1

Elman神经网络简介

Elman神经网络是一种前馈型网络，原理如图1所示。

它由4个层次组成，分别是输入、隐含、反馈、输出层，由于反馈层的存在，可以将隐含层上一时刻的输出信息进行储存并且反馈到这一时刻，使网络对历史信息的敏感程度有所提高，这样一来就提高了动态信息的处理能力[2]。

从图1中可以看出，网络总输人为u（k），隐含层输出为x（k），反馈层输出为xc（k），网络输出为y（k），wl、w2、w3分别为各层的权值。a为固定收益，Elman神经网络的模型如下：

2 Elman神经网络的优化

万有引力搜索算法[3]基本原理可以概括为：万有引力的普遍存在性，将粒子看成正在运动的东西，由于受到力的作用，导致运动的物体有了加速度。质量（适应度）较大的粒子惯性质量也较大引力就大，因此粒子就是这样向着大质量的靠近，从而一点一点地逼近最优解的位置，把物体的位置看成问题的解，现假设空间维度为D，物体总个数为Ⅳ，第i个物体的位置为：

2.2 样本获取与故障模式设置

本文选取发动机的气路故障进行故障诊断分析，所用数据来源于某航空公司PW4000发动机的实际运行情况的历史记录，采集了4种故障模式，分别为Y1～Y4，Y1代表高压压气机故障，Y2代表低压压气机故障，Y3代表高压涡轮故障，Y4代表低压涡轮故障。将发动机的故障模式Y=（Y1，Y2，Y3，Y4）作为神经网络的输出量，并用数字1，2，3，4表示。实验中，每种故障分别采集了50组数据，共计200组故障数据。其中，每种故障测试集与训练集的数目的比例为4：1，采集工作参数的种类共4种，分别为低压转子转速Ⅳ1，r/nun;高压转子转速Ⅳ2，r/nun;燃油流量Mf，kg/s;发动机排气温度EGT，K。

3 诊断结果与分析

为验证GSA-Elman神经网络在航空发动机气路故障诊断中的有效性，本文利用Matlab编程实现仿真，对传统的BP神经网络、Elman神经网络在相同的训练样本与验证样本分别从收敛速率、诊断精度进行对比分析。

3.1 诊断结果

诊断结果的判断方法：输出结果与期望值做差，如果其绝对值小于0.5则认为诊断准确，大于0.5则认为诊断错误。输出结果如图2所示。从图2可以看出，三种网络都可以对故障做出准确判断，因此利用Elman神经网络来诊断PW4000发动机气路故障是可行的。

200组样本数量下的绝对误差如表1所示，可以看出GSA-Elman网络的绝对误差最小，而BP与Elman网络误差相似，因此GSA-Elman网络精度相对更高。

3.2 训练速度比较

三种网络的训练结果如图3所示，从图3可看出，GSA-Elman网络达到目标精度时所用步数要比BP和Elman网络小得多，有更快的收敛速率。

4 结论

将GSA-Elman、BP、Elman神经网络应用于航空发动机气路故障诊断中，结果表明，三种网络都可以对发动机的气路故障进行准确的判断，其中GSA-Elman网络诊断的绝对误差最小，诊断精度更高，且GSA-Elman网络的收敛速率要比另外两种网络快得多，在实际的故障检测中具有更高的应用价值。

参考文献：

[1]柳伟民.基于嵌入式系统的飞机娱乐系统修理台设计与实现[D].厦门：厦门大学，2009.

[2] HAYKIN S.Neural Networks： A ComprehensiveFoundation[M].3rd Edition.London： Macmillan， 1998.

[3]余胜威.MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）[M].北京：清华大学出版社，2015.