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《现代科学技术概论》课程结课论文
2015-2016学年 第 2 学期
学 院： 数理学院 专业班级： 14级信息与计算科学 学生姓名：汪海涛
学 号： 14112810123
指导老师： 刘万军
2016 年 5 月 22 日
新型民航客机故障诊断方法
汪海涛
（安阳工学院 数理学院 河南 安阳 455000）
摘要：确保民航客机处于安全的飞行状态是民用航空范围内恒久的中心课题。由于科学技术的日新月异，民航客机的性能也在日趋强化与提高，机载的用电设备无论在种类与数量方面都呈现出递增的态势，无论就机载电源体系的供电质量还是可靠性方面都提出了更高的要求。本论文着重地阐述了多元化的民航电气系统故障诊断的研究方法。首先，基于神经网络法对民航电气系统展开系统化的分析，对BP神经网络故障诊断系统进行设计，包括反向传播网络、BP网络的设计与BP网络算法的优化等内容。分析系统故障诊断软件的设计与实现，包括根据MATLAB工具箱的软件进行设置与BP神经网络的学习准则2个方面。分析BP神经网络相关的训练与仿真。探讨MATLAB6.1和Visual Basic6.0的集成，包括ActiveX组件及其实现方法以及软件的实现。分析系统事故诊治的具体实现，包括电气负载管理中心事故诊治、28V汇流条的故障诊断以及固态功率控制器的事故诊治等内容.
关键词：新型民航客机；电气系统；MATLAB工具箱；诊断方法 引言
我是一名信息与计算科学专业的学生，在这一学期，我选学了《现代科学技术概论》这门课，在学习的过程中，我感受到了科学技术对对我专业的学习的巨大指导意义。数学作为一门技术学科，在知识经济时代，越来越受到各行各业的重视。高等院校数学教学正在向以培养学生的数学素质为宗旨的能力教育转变。而航空物流管理是一门新兴学科，它主要包括理论、技术、设备三大方面，涉及航空物流、企业管理、市场营销、电子商务、信息技术等多个学科的内容，因此经济数学对于航空物流管理来说起到了非常重要的作用。
1.有关故障诊治技术的当下情况、发展与前景 1.1.故障诊治技术的当下情况
就国内外在该领域所具有的资料而言，有关线性系统的故障诊治技术的研究资料
非常丰富。最近几年中，在解析冗余指导下的线性系统故障诊治技术也在不断地前进发展，获得了丰富的理论成果。然而，和其余比较成熟化的理论成果相较而言，该领域的运用研究则仍旧需要进一步的强化。当下，有关非线性体系的故障诊治技术研究依旧处于发展的态势中，特别是信号处理、模式辨识、控制理论以及人工智能等多元学科都需要进一步的研究，从而替非线性体系的故障诊治技术打下了扎实的理论前提。
根据解析模型故障诊治方法的理论研究成果，基本上集中于线性体系范围内，通过深入的研究之后发现，非线性体系的故障诊治技术分析凸显出一定的意义,尤其是鲁棒性故障诊治问题，其重要性更加凸显出来。根据处理信号的故障诊治法的研究虽然发展较为完备，然而就非线性体系的故障诊治而言，其运用的数量并不少。其中，小波变换技术在最近几年中备受关注。[11]根据知识的研究方法并不需要系统化的定量式数学模型，因而，就复杂化的工业流程而言，该方法的实际性与应用性价值还是非常明显的。另外，根据定性模型所展开的计算方法在最近几年中获得更为深入的发展。在人工智能技术蓬勃兴起之际，根据专家系统以及神经网络的故障诊治法亦呈现出愈来愈深入的发展态势。
根据知识所开展的推理技术广泛地运用于诊治技术范围内，特别是人工神经网络技术的运用可以深入地描绘对象的构造、参量与特点，特别就非确定化对象与非线性的对象而言，可以给出更为科学合理化的描述。[13]因此，神经网络体系亦能够被广泛地运用于各类智能运用范畴中。当下研究资料并不少、同时较为成熟化的技术包括观测器技术以及小波变换技术等方面。 1.2.故障诊治技术的发展前景
在人工智能、计算机科学技术、现代控制理论以及模式辨识等多种技术发展的背景下，被看做交叉学科的控制系统的故障测试和诊治技术也呈现出前进发展的态势。当下，故障诊治领域比较热门的一个理论问题依旧为鲁棒诊治性问题。 特别为非线性系统而言，相关的研究资料就线性系统而言并不多，因此，深入地探究非线性系统所存在的通用性故障诊治技术的意义显而易见。
因为在故障诊治过程中，大多数所使用的是均为借助于低阶模型来描述高阶 的非线性对象，因而存在着所谓的“非建模式动态”误差性问题。由于模型误差的客观存在，从而造成操作变量出现突变的后果，进而也许会对整个系统带来明
显的扰动，有可能会造成故障诊治系统产生误报的情况。[17]怎样削减操作的变量及其对故障诊治系统所造成的影响，亦为当下急需解决的核心问题。 任一故障诊治方法的直接性目的均为了强化故障的检测率，减少误报率与漏报率，从而更为准确地推断出故障产生的精确时间，产生故障的具体部位，同时估测其大小。因为现实系统所具有的复杂性特点，造成了无论是辨识故障的时间与分离出的故障具体部位都并不容易。因而，如何分离故障依旧被认为是当下的一个前沿性的课题。
此外，和许多故障诊治的方法相较而言，故障诊治技术的现实运用及其研究成果并不丰富，特别是故障诊治体系于工业设备中的现实长期性运行的研究资料并不多。因此，学术界的专家学者们还必须深入地展开研究，改进相关的技术，同时将其推广至现实的生产运用领域内。[18]须值得关注的是，因为流程工业本身所具有的复杂性与大规模性等特点，从而导致此类对象准确建模的困难性。因而，那些需准确定位的数学模型及其故障诊治法无法在此类对象中得以深入的推广。至于根据知识的方法以及根据信号处理的方法因为无需对象的准确化的数学模型构建，因而更加适合运用在流程工业范围的故障诊治程序中
2.系统故障诊断软件的设计与实现 根据MATLAB工具箱的软件进行设置
根据MATLAB工具箱展开软件维度的设置，关键包括以下的3点：（1） BP神经网络的形成与初始化。[32]BP神经网络所采用的是newff函数，并据此生成BP网络。newff函数所使用的通用格式如下：
),,},,...,2,1{]),,...2,1[,(newffnetPFBLFBTFTFNTFTFSNSSPR? （3-20）
其中， PR表示的是RX2维的矩阵参量，表示的是R维输进矢量内每维所输进的最小值和最大值内部的范畴。假定神经网络的层数为N层，那么[Sl,S2,...,SN]内不同的元素依次所表示的不同层次的神经元及其数量；{TF1,TF2,...,TFN}内部不同元素所代表的是不同层次神经元所对应的激活函数，缺省值默认为‘tansig'，同时也能够设置成logsig或是purelin等属于可微函数类型。BTF所代表的是通过神经网络训练之际所选用的训练函数，同时也能够设置成