基于深度學(xué)習(xí)的軍用飛機部件狀態(tài)參數(shù)預(yù)測

李軍亮, 滕克難, 夏 菲

(1. 海軍航空大學(xué) 科研部, 山東 煙臺 264001；2. 92635部隊， 山東 青島 266041；3. 國網(wǎng)遼陽供電公司信息通信分公司，遼寧 遼陽 111000)

軍用飛機是一種復(fù)雜可修系統(tǒng)，其狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)包含了飛機、發(fā)動機和機載設(shè)備的運行信息、操縱控制變量信息、姿態(tài)信息等等。由于采集信號的傳感器種類較多，采集的數(shù)據(jù)具有種類多、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)各異、非線性等特點，如何有效利用飛參數(shù)據(jù)對飛機關(guān)鍵部件的狀態(tài)進行準(zhǔn)確預(yù)測，提高飛機的使用可靠性、飛行安全性和任務(wù)成功率，是目前急需解決的難點問題。

目前狀態(tài)預(yù)測的主流算法有基于可靠性理論的預(yù)測方法、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測方法和基于時效物理模型的預(yù)測方法[1-3]?；诳煽啃岳碚摰念A(yù)測方法又分為壽命分布模型的預(yù)測[4]和基于故障樹預(yù)測[5]的方法等；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測又分為時間序列預(yù)測[6-9]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測[10-13]和基于濾波的預(yù)測方法[14]等；失效物理模型主要根據(jù)產(chǎn)品的全生命周期和失效機理知識進行產(chǎn)品可靠性評估[15]。現(xiàn)有的預(yù)測技術(shù)在理論研究和實際應(yīng)用方面已經(jīng)取得了較大的進步，但是，已有的預(yù)測方法也存在諸多局限，預(yù)測過程對數(shù)學(xué)模型的依賴程度大，不能滿足復(fù)雜系統(tǒng)的實際要求，在系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型不精確時無法獲得滿意的結(jié)果。并且多數(shù)預(yù)測模型屬于靜態(tài)模型，缺乏自學(xué)習(xí)能力，預(yù)測模型通過一次建模獲得，模型參數(shù)保持固定不變，沒有考慮到新增樣本對模型參數(shù)的影響，對于復(fù)雜裝備的預(yù)測通常出現(xiàn)單步預(yù)測不精確、多步預(yù)測無效的問題。

2006年Hinton等[16]探討了一種處理大數(shù)據(jù)的工具，即深度學(xué)習(xí)理論。深度學(xué)習(xí)旨在通過模擬大腦的學(xué)習(xí)過程，構(gòu)建深層次的模型，結(jié)合海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中隱含的特征，即利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，從而刻畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息，最終提升分類或預(yù)測的精度。目前，深度學(xué)習(xí)在語音識別、圖像識別等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析上取得了突破性進展[17-18]。

在健康管理、故障診斷和預(yù)測方面，文獻[19]采用多層RBN(Restricted Boltzmann Machine, RBM)構(gòu)建一種故障診斷模型；文獻[20]基于深度學(xué)習(xí)理論，設(shè)計了DAE(去噪自動編碼機)為核心的針對機械設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測方法；文獻[21]采用多層RBN來設(shè)計一種航空飛行器故障信息檢測方法。論文基于軍用飛機的狀態(tài)信息，基于多層RBN和模擬退火算法設(shè)計了一種DBN(Deep Belief Net)方法對飛機的關(guān)鍵部件的監(jiān)測參數(shù)的短期趨勢進行預(yù)測，從而為軍用飛機的健康狀態(tài)評估提供依據(jù)。

1 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)測模型

1.1 深度信念網(wǎng)絡(luò)模型

深度信念網(wǎng)絡(luò)是多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要包括一個可見層和多層隱藏層如圖1所示?？梢妼虞斎霐?shù)據(jù)并且向隱含層傳遞數(shù)據(jù)信息完成過程學(xué)習(xí)。

深度信念網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類似于多層受限制伯爾曼茲機網(wǎng)絡(luò)(Restricted Boltzmann Machine, RBM)[22]，每一個RBM單元由兩層組成，分別為隱藏層和可見層。兩層之間的信息傳遞是受限制的，可見層到隱含層之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換由S激活函數(shù)按照RBM學(xué)習(xí)規(guī)則進行。DBN結(jié)構(gòu)如圖1所示，圖1包括3層RBM，第一層RBM包括可見層1和隱藏層1(為第2個RBM的可見層)，第2層RBM包括可見層2(隱藏層1)和隱藏層2(為第3個RBM的可見層)，第3層RBM包括可見層3(隱藏層2)和隱藏層3(為輸出層的輸入數(shù)據(jù))。

DBN中的每一個中繼層都按照上述的規(guī)則進行訓(xùn)練數(shù)據(jù)，整個網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程如圖2所示。圖2中，整個網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)包括：預(yù)處理的狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、隱藏層數(shù)量、每層的神經(jīng)元數(shù)量以及每層RBM單元的迭代次數(shù)。所有輸入數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前進行初始化。

圖1 深度信念網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)Fig.1 Deep belief network structure

圖2 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程Fig.2 Flowchart of the DBN training process

每層RBM單元的訓(xùn)練過程分為兩個階段，分別為主動學(xué)習(xí)過程(Positive Learning Phase, PLD)和被動學(xué)習(xí)過程(Negative Learning Phase, NLD)，主動學(xué)習(xí)過程從最早的可見層將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)送到隱藏層并且確定隱藏層神經(jīng)元產(chǎn)生的概率p(h|v,W)，相反被動學(xué)習(xí)過程是上層可見單元的數(shù)據(jù)重組過程以及產(chǎn)生對應(yīng)的概率p(v|h,W)。觀測的樣本數(shù)據(jù)作為向量輸入到可見層，在RBM單元的訓(xùn)練過程中不斷進行主動學(xué)習(xí)和被動學(xué)習(xí)直至滿足最大迭代次數(shù)，由此確定神經(jīng)元之間的權(quán)重。整個RBM的學(xué)習(xí)函數(shù)可用可見層變量v產(chǎn)生的概率p(v)來表示，其中v是權(quán)重和隱含層變量的函數(shù)，如式(1)所示

(1)

整個網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程從低層到高層逐步學(xué)習(xí)，在DBN各層學(xué)習(xí)的過程中間，各層RBN學(xué)習(xí)過程中內(nèi)部獨立訓(xùn)練權(quán)值和偏置量并存儲，可以進一步分析。在訓(xùn)練結(jié)束之后，樣本數(shù)據(jù)從第一個可見層直到通過DBN結(jié)構(gòu)傳遞到最高階的隱含層。

可見層和隱層之間的權(quán)重和神經(jīng)元之間的偏置量通過不斷迭代而進行優(yōu)化，直至滿足最大迭代次數(shù)。DBN各層之間的按照無監(jiān)督方式學(xué)習(xí)，預(yù)測的目標(biāo)模型和數(shù)據(jù)并將會在后續(xù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中使用，稱之為反向?qū)W習(xí)。

1.2 基于SA的DBN網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測模型

本節(jié)主要討論基于SA的DBN狀態(tài)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)。該模型可分為三個步驟實現(xiàn)，一是基于模擬退火的多層受限制的伯爾曼茲機無監(jiān)督訓(xùn)練，二是有監(jiān)督的反向傳播(BP)過程，三是基于任務(wù)要求和狀態(tài)信息預(yù)測算法。

(1)多層無監(jiān)督學(xué)習(xí)

正如1.1節(jié)所述，DBN由多層受限制伯爾曼茲機組成，通過每個RBM單元有序的按照帶有T算子的RBM規(guī)則訓(xùn)練完成。每個RBM由兩層組成，每層由一定數(shù)量的神經(jīng)元，而且同層各神經(jīng)元之間無連接[23]。因此，主要的訓(xùn)練參數(shù)在RBM只考慮各層神經(jīng)元之間權(quán)值。激活函數(shù)采用sigmiod函數(shù)，如式(2)所示

(2)

式中：si和bi分別為隱層第i個神經(jīng)元的狀態(tài)量和偏置量；sj為可見層第j個神經(jīng)元狀態(tài)量；wij為神經(jīng)元i和j之間的權(quán)重；T為網(wǎng)絡(luò)溫度。

圖3表示了RBM單元的迭代學(xué)習(xí)過程。在開始階段，對各個權(quán)重和偏置量進行初始化。初始化之后，輸入采集的樣本對RBM單元訓(xùn)練。RBM隱層的神經(jīng)元由可見層的神經(jīng)元狀態(tài)以及它們之間的權(quán)值、偏置量和激活函數(shù)確定。每次迭代過程包含兩方面，主動學(xué)習(xí)和被動學(xué)習(xí)。主動學(xué)習(xí)過程將可見層輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到隱含層，被動學(xué)習(xí)是對前可見層的重新構(gòu)造。這兩種學(xué)習(xí)方式可用式(3)和式(4)表示

(3)

(4)

式中：hj和vk分別為隱層單元的第j個神經(jīng)元和可見層的第k個神經(jīng)元。式(3)為主動學(xué)習(xí)過程中的隱層神經(jīng)元狀態(tài)，由激活函數(shù)確定，式(4)為被動學(xué)習(xí)過程可見層神經(jīng)元的狀態(tài)?？梢妼雍碗[層的神經(jīng)元按概率隨機取值0或者1，代表鏈接或者斷開狀態(tài)。

(5)

式中：δ在0～1取值，代表學(xué)習(xí)速率；〈vkhj〉data為主動學(xué)習(xí)之后的隱層第j個神經(jīng)元和可見層的第k個神經(jīng)元之間的狀態(tài)變量；〈vkhj〉recon為被動學(xué)習(xí)之后可見層的重組神經(jīng)元的狀態(tài)向量。偏置量也按照相同規(guī)則迭代。為了使學(xué)習(xí)過程更加穩(wěn)定，變量m被用來更新權(quán)重和偏置量。權(quán)重的變化量Δwjk，當(dāng)前迭代過程和先前跌過步驟可用式(6)表示

(6)

在DBN學(xué)習(xí)過程權(quán)值和偏置量中不斷迭代優(yōu)化，通過各個RBM單元的迭代實現(xiàn)DBN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

圖3 RBM單元的迭代學(xué)習(xí)過程Fig.3 Iterative learning of RBM unit

(2) 反向有監(jiān)督學(xué)習(xí)

在進行完各個RBM單元的學(xué)習(xí)之后，要進行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，通過反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法來完成。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以進一步減少訓(xùn)練誤差提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)通過使用分類數(shù)據(jù)進行DBN模型訓(xùn)練。和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同只考慮一個RBM單元，反向DBN同時考慮所有的RBM單元。訓(xùn)練誤差由訓(xùn)練模型輸出數(shù)據(jù)和分類目標(biāo)數(shù)據(jù)計算得出。DBN模型的各項參數(shù)不斷更新以使得誤差最小，直至達到最大迭代次數(shù)。在進行DBN的反向訓(xùn)練之后再通過微調(diào)算法對整個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行為微調(diào)。文中采用共軛梯度算法進行微調(diào)。

(3)軍用飛機部件狀態(tài)參數(shù)預(yù)測

軍用飛機執(zhí)行不同任務(wù)包含不同的任務(wù)剖面，不同任務(wù)剖面對應(yīng)不同的放飛標(biāo)準(zhǔn)，不同放飛標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)不同最小設(shè)備清單，不同設(shè)備清單對應(yīng)不同的技術(shù)狀態(tài)。因此針對不同任務(wù)應(yīng)當(dāng)有針對性的提高對應(yīng)部件的可靠性，從而遂行作戰(zhàn)任務(wù)。某型飛機作戰(zhàn)任務(wù)的任務(wù)剖面和裝備狀態(tài)的對應(yīng)關(guān)系如表1所示[24]。

表1 飛機任務(wù)剖面與飛機各系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)關(guān)系

表1中，s-1代表動力系統(tǒng)，s-2代表燃油系統(tǒng)，s-3代表液壓系統(tǒng)，s-4代表冷氣系統(tǒng)，s-5代表操縱系統(tǒng)，s-6代表飛控系統(tǒng)，s-7代表起落裝置，s-8代表生命保障系統(tǒng)，s-9代表電源電氣系統(tǒng)，s-10電子對抗系統(tǒng)，s-11代表武器系統(tǒng),s-12代表發(fā)控系統(tǒng)。

根據(jù)以上分析，設(shè)計基于任務(wù)要求和狀態(tài)信息的部件參數(shù)信息預(yù)測方法，具體步驟如下：

步驟1 對作戰(zhàn)任務(wù)進行分析，根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)包含的任務(wù)剖面確對應(yīng)的關(guān)鍵部件可用集合S表示，S=(S1, …Si, …,Sn)，其中Si為第i個系統(tǒng)，Si=(s1, …sj, …,sn)，sj為i個系統(tǒng)里的第j個部件；

步驟2 分析關(guān)鍵部件的主要特征參數(shù)，進一步確定需要采集的相關(guān)狀態(tài)信息Xi=(x1, …xj, …,xn)，Xi為第i個部件的狀態(tài)信息集；

步驟4 按照1.2節(jié)的(1)和(2)部分對DBN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；

步驟5 用已知數(shù)據(jù)對DBN網(wǎng)絡(luò)進行驗證；

步驟6 用已監(jiān)測到的飛參數(shù)據(jù)作為輸入向量，對未來狀態(tài)信息進行預(yù)測；

步驟7 通過預(yù)測出的狀態(tài)信息，判斷關(guān)鍵部件的健康狀態(tài)。

根據(jù)以上分析可知，基于SA和DBN的軍用飛機狀態(tài)參數(shù)預(yù)測流程可如圖4所示。

圖4中，基于SA和DBN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和運算過程由圖2和圖3所示的流程實現(xiàn)。

2 案例分析

假定某次執(zhí)行任務(wù)包含剖面p-4，各系統(tǒng)的完好情況如表1第5行所示，在此以動力系統(tǒng)為例對其健康狀態(tài)進行分析。

首先通過1.2節(jié)(3)部分設(shè)計的方法選定發(fā)動機狀態(tài)檢測參數(shù)，進而設(shè)計網(wǎng)絡(luò)輸入樣本。

圖4 基于SA和DBN的軍用飛機狀態(tài)參數(shù)預(yù)測流程Fig.4 Military aircraft components state parameterprediction Process based on SA and DBN

航空發(fā)動機的狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)主要包括[25-26]：氣路監(jiān)測、滑油監(jiān)測和振動監(jiān)測三部分，具體參數(shù)有渦輪后燃氣溫度、燃油流量、滑油的壓力、滑油溫度、滑油消耗率、低壓轉(zhuǎn)子振動值偏差和高壓轉(zhuǎn)子振動值偏差等。

論文以某型發(fā)動機為例進行狀態(tài)預(yù)測，該發(fā)動機主要監(jiān)測數(shù)據(jù)有發(fā)動機扭矩、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、排氣溫度發(fā)動機滑油壓力、滑油溫度和燃油瞬時流量等參數(shù)。

其數(shù)據(jù)來源為該型機的飛參數(shù)據(jù)系統(tǒng)，飛行參數(shù)系統(tǒng)是對飛機在飛行過程中，對飛行操縱量、姿態(tài)量、飛行環(huán)境參數(shù)、部(附)件監(jiān)測信息等狀態(tài)信息的綜合信息系統(tǒng)[27]，可以為論文的數(shù)據(jù)采集工作提供有力支撐(見圖5)。

圖5 飛參信息系統(tǒng)Fig.5 Aircraft flying parameter information system

按照1.2節(jié)(3)設(shè)計的方法，將飛參系統(tǒng)采集監(jiān)測數(shù)據(jù)信息記為X=(x1,x2, …,x6)，分別代表發(fā)動機扭矩、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、燃氣溫度發(fā)動機滑油壓力、滑油溫度和燃油瞬時流量。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、聯(lián)想記憶、分布式知識存貯、強魯棒性等特點，在非線性系統(tǒng)的辨識和控制中得到了廣泛應(yīng)用，其中ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)預(yù)測方面有較多的工程應(yīng)用，分別實現(xiàn)了空調(diào)負荷、地震等級預(yù)測、交通運輸能力預(yù)測和電力系統(tǒng)負荷預(yù)測等問題[28-29]；支持向量機是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論構(gòu)建的典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在故障診斷和預(yù)測方面也有較好的應(yīng)用[30-32]。

為了驗證文中設(shè)計方法的精確性和快速收斂性，分別采用SVM、ELMAN和深度網(wǎng)絡(luò)對表2中的樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。將表2中每70組數(shù)據(jù)作為一組輸入，對第71的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，即第1～70組為輸入數(shù)據(jù)，第71～100組為訓(xùn)練目標(biāo)，表中共有1 000組數(shù)據(jù)，其中第1～900組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，第900～1 000組作為測試數(shù)據(jù)。

表2 樣本數(shù)據(jù)

DBN算法中的參數(shù)由第1節(jié)設(shè)計方法確定，RBN選擇4層，輸入層和輸出層神經(jīng)元為6個，隱藏層每個神經(jīng)元數(shù)量為100，在每個RBM和反向?qū)W習(xí)過程中的最大迭代步驟設(shè)為50；ELMAN網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出層激活函數(shù)“tansig”和“purelin”，根據(jù)kolmogorov定理確定Elman網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元數(shù)量；SVM采用高斯核函數(shù)。

采用matlabR2010編程實現(xiàn)，在配置為Windows-7旗艦版windows-32系統(tǒng)，inter(R) core i3-200CPU，3.10 Hz, RAM4.0 GB的計算機上運行程序，當(dāng)參數(shù)預(yù)測結(jié)果和實測結(jié)果之差小于0.04時，認為預(yù)測結(jié)果正確，計算測試數(shù)據(jù)的預(yù)測值和實測值的正確率如表3所示。

表3 不同算法的預(yù)測結(jié)果對比

由表3可知，DBN算法的預(yù)測精度最高，SVM次之，ELM預(yù)測精度最低。在DBN網(wǎng)絡(luò)中，RBN單元是一種隨機概率網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中模擬了樣本數(shù)據(jù)的概率分布特性，另外通過模擬算法通過T的控制作用，使得網(wǎng)絡(luò)權(quán)值梯度(各層之間能量差)有規(guī)律的降低，不容易使網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)，提高訓(xùn)練精度。

在此采取DBN算法對發(fā)動監(jiān)測參數(shù)進行預(yù)測，來對發(fā)動的狀態(tài)信息分析，以表2中的第900～970組數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)維數(shù)為70×6，輸出維數(shù)為6，通過第901～970組數(shù)據(jù)預(yù)測第971組，并且將預(yù)測結(jié)果作為新的971組，用第902～971組預(yù)測第972組，以此類推，預(yù)測步長設(shè)定為30，對未來各項狀態(tài)信息進行預(yù)測，其結(jié)果如圖6～圖11所示。

圖6 發(fā)動機扭矩預(yù)測Fig.6 The prediction value of engine torque

圖7 發(fā)動機轉(zhuǎn)速預(yù)測值Fig.7 The prediction value of engine rotate speed

圖8 發(fā)動機燃氣溫度Fig.8 The prediction value of engine jet temperature

圖9 發(fā)動機滑油溫度Fig.9 The prediction value of engine lubricating oil temperature

圖10 發(fā)動機滑油壓力Fig.10 The prediction value of engine lubricating oil pressure

圖11 發(fā)動機燃油瞬時流量Fig.11 The prediction value of engine fuel instantaneous flow

圖6、圖7、圖9和圖11中預(yù)測數(shù)值與實測值走勢一致，且誤差小于0.02，圖8和圖10中，發(fā)動機燃氣溫度和滑油壓力的預(yù)測數(shù)值的趨勢與實測值不太一致，波動較大，有出現(xiàn)故障的征兆，應(yīng)當(dāng)重點監(jiān)控，在維修過程中對相應(yīng)的部件系統(tǒng)加強檢查。

3 結(jié) 論

文章設(shè)計方法可以有效預(yù)測軍用飛機關(guān)鍵部件的狀態(tài)參數(shù)信息，狀態(tài)參數(shù)預(yù)測的正確率高于SVM和ELMAN網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測誤差小于0.04。證明深度網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)信息的多步預(yù)測，且預(yù)測精度較高。該方法在工程上有較強的應(yīng)用性，預(yù)測結(jié)果可以作為軍用飛機部件可靠性分析和制定預(yù)防性維修計劃的參考依據(jù)。同時，也是深度學(xué)習(xí)理論在健康管理研究領(lǐng)域的進一步探索。

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