從飛控系統(tǒng)工作時(shí)記錄的各項(xiàng)參數(shù)中提取故障特征,并借助各種診斷算法與預(yù)測(cè)算法構(gòu)建有效的健康管理系統(tǒng),有利于實(shí)現(xiàn)飛控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)故障診斷、狀態(tài)預(yù)測(cè)與壽命評(píng)估等,對(duì)保障飛行安全具有重要意義。然而,由于飛控系統(tǒng)內(nèi)部存在復(fù)雜的耦合關(guān)系,難以有效建立系統(tǒng)準(zhǔn)確物理模型和故障模型,造成飛控系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確率不高、預(yù)測(cè)能力具有較大不確定性等問題。深度學(xué)習(xí)是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn),算法所具有的多隱含層結(jié)構(gòu),能夠逐層抽取數(shù)據(jù)的抽象特征,得到數(shù)據(jù)最完備的特征表達(dá),是解決上述問題的一種有效手段。因此,本課題圍繞健康管理中故障診斷與狀態(tài)預(yù)測(cè)兩個(gè)方面,研究基于深度學(xué)習(xí)的B777飛控系統(tǒng)健康管理技術(shù)。針對(duì)傳統(tǒng)故障診斷算法無法有效提取故障特征的問題,提出一種融合CNN與RNN的故障診斷算法CNN-LSTM,該算法具有提取數(shù)據(jù)空間局部特征與時(shí)序特征的能力。通過對(duì)方向舵伺服控制系統(tǒng)的液壓故障進(jìn)行分析,并在AMESim液壓仿真軟件下搭建故障模型以獲取用于故障診斷實(shí)驗(yàn)的故障數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)證明所提算法能夠更完備地提取故障特征,從而具有較高的故障分類能力。針對(duì)傳統(tǒng)多元狀態(tài)預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)精度低、對(duì)非平穩(wěn)序列泛化性能差、不能迭代預(yù)測(cè)的問題,提出一種結(jié)合多任務(wù)學(xué)習(xí)與LSTM的多元狀態(tài)預(yù)測(cè)算法MTL-LSTM,可從時(shí)間與特征兩個(gè)維度對(duì)預(yù)測(cè)任務(wù)進(jìn)行建模,并對(duì)多個(gè)參數(shù)同時(shí)預(yù)測(cè)。在飛控系統(tǒng)俯仰回路中的多元狀態(tài)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)表明,MTL-LSTM能夠大幅提高預(yù)測(cè)精度。本課題研究工作為大型復(fù)雜系統(tǒng)的健康管理和工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理提供了一種新的研究思路。
【學(xué)位單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V249.1;V267
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 研究背景和意義
    1.3 研究現(xiàn)狀及分析
        1.3.1 健康管理技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 傳統(tǒng)故障診斷與狀態(tài)預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 深度學(xué)習(xí)故障診斷與狀態(tài)預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第二章 深度學(xué)習(xí)算法原理
    2.1 深度學(xué)習(xí)簡介
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
        2.2.1 卷積層
        2.2.2 池化層
        2.2.3 全連接層
        2.2.4 激活函數(shù)
    2.3 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
    2.4 注意力機(jī)制（AM）
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于CNN-LSTM的方向舵控制系統(tǒng)故障診斷
    3.1 B777 方向舵控制系統(tǒng)
        3.1.1 B777 飛行控制系統(tǒng)概述
        3.1.2 B777 方向舵控制系統(tǒng)原理
        3.1.3 B777 方向舵控制系統(tǒng)常見故障
    3.2 基于AMESim的方向舵控制系統(tǒng)仿真
        3.2.1 模型參數(shù)設(shè)置
        3.2.2 故障仿真設(shè)置
    3.3 CNN-LSTM故障診斷算法
    3.4 基于CNN-LSTM的方向舵故障診斷實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        3.4.2 對(duì)比算法與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.4.4 特征可視化
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于MTL-LSTM的飛控系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)
    4.1 飛控系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)
    4.2 MTL-LSTM狀態(tài)預(yù)測(cè)算法
    4.3 基于MTL-LSTM的狀態(tài)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 狀態(tài)參數(shù)的選取
        4.3.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)造
        4.3.3 對(duì)比算法及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.3.5 固定步數(shù)預(yù)測(cè)
        4.3.6 迭代預(yù)測(cè)
        4.3.7 懲罰因子對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響
        4.3.8 注意力可視化
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間科研成果

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本文編號(hào)：2851406