多电飞机电气系统的故障诊断措施解析

张延瑞

（湖北省孝感市432011）

摘要：多电飞机在运行中其电气系统的运行效率对其稳定性以及安全性有着直接的影响，对此在实践中要提升对多电飞机电气系统的重视，加强对其研究，通过对其相关故障分析以及诊断，了解故障产生的原因，进而制定相关策略与手段对其进行系统优化，提升其整体的稳定性。

关键词：多电飞机；电气系统；故障诊断

多电飞机在实践中的应用相对较为广泛，对此在实践中要想有效的减缓其运行过程中出现的各种故障问题，就要在基本开展，根据实际状况，进行故障诊断分析，进而对于实践的故障状况以及原因进行探究，确定实际的优化方式与手段，对其进行系统的管理。但是在实践中因为多电飞机自身具有一定的复杂性，对其相关故障诊断具有一定的难度，对此在实践中要对其具体优化措施进行系统考量，有效的避免各种安全事故的产生。

1多电飞机

发动机作为飞机运行的动力提供设备，其自身的运行状况以及效率在根本上的UI与飞机的安全性以及稳定性有着直接的影响，同时飞机也具有一定的二次动力，也就是其电子设备的相关工作以及起落架的收放等相关操作等。在大多数的多电飞机中，必须通过电能满足其实际的二次能源需求。但是因为现阶段大多数的多电飞机应用范围的拓展，各种新型的技术也在不断的应用，导致供电系统的整体容量的整体拓展，进而对对于电力系统的整体管理合计维护工作更为严格，相对于其他类别的飞机来说，其在结构、质量以及后期的相关维护工作来说具有更为显著的优势，其整体的维护费用较低，其具有一定的经济性。其中，电气系统作为电飞机的关键内容，其主要可以氛围供电以及用电两种部分，其供电系统的作用相对更大，其实际的管理需求也更为严格，对此要通过相关优化措施的应用，进而保障其可以正常运行，有效的满足飞机运行中的相关设备对于电能的实际需求，这也就是说其对于多点飞机供电系统的故障诊断以及对其进行优化处理的必要性，对此在实践中要应用科学有效的故障诊断技术开展工作，对电气系统的整体运行状态进行系统的监测以及管理，保障其可以有效开展各项工作。

2多电飞机电气系统故障诊断技术分析

2.1基于专家系统的故障诊断

此种模式就是基于专家系统开展的一种故障诊断模式，主要就是基于专家系统作为主要依据，利用专业的知识应用，通过计算机的辅助系统，对其进行系统的诊断分析，整个工程主要涵盖了分类与诊断、调度与规划、设计与制造、决策与支持等相关内容，主要就是通过专业的知识以及经验对其相关问题进行系统的解决。在实践中专业系统设置中主要具有数据库以及信息库两种模式，进而通过专业知识，对其实际的飞机运行状态进行系统的故障诊断与分析，通过相关数据参考以及专业的经验诊断，有效的缩小其故障诊断的范围，进而提升其故障诊断以及报警处理等相关工作质量与效果。

2.2神经系统故障诊断

传统的故障诊断模式主要就是基于数学模型为基础开展，但是对于一些结构故障来说，会受到一定的影响，不利于相关故障数据的整体以及收集工作的开展。同时，在实际的应用过程中，其自身系统也因为故障源以及多变量等耦合性因素的影响，导致其数学模型的构建存在一定的问题。对此在实践中为了提升故障诊断的相关质量与效果，可以充分的融合人工神经网络技术，这样可以对于一些基于知识以及规则等为因素导致的相关故障进行系统的诊断分析，此种模式在实践中主要就是对于相关简单的元件，经期构建形成为较为复杂的网络系统，提升其自身的学习能力，在短时间内解决各种问题，同时因为其分布存储方式的影响，有效的提升了其鲁棒性以及容错性效果。在多电飞机中应用神经系统故障诊断模式，可以基于其系统的特征，对于一些具有复杂性的问题进行系统的联想以及预测，进而有效的解决了传统系统规则中存在的各种工作缺陷以及问题。神经网络系统与故障诊断系统相比来说，神经网络在实践中可以通过权值以及相关结构的修改不断的满足各种新故障的实际诊断需求，对此在实践中其具有一定的可行性，这也为多电飞机的维护工作开展提供了有效的技术保障，缩短了其应用时间，增强了故障诊断的整体效率与质量。

3基于BP神经网络故障诊断的技术分析

3.1多层前馈网络模型

BP神经网络主要就是基于误差的反向传播算法作为基础内容，构建的多层前向神经网络系统，通过光滑活化的函数，通过权值实现对相邻两层的系统衔接，其主要含有一个输入层、输出层以及一个或者多个的隐含层。BP神经网络作为前传网络，在实践中其处理的信息层主要具有逐层的向前流动趋势，对此在进行权值的学习过程中，主要就是通过对理想以及实际输出之间的误差作为主要依据，通过由前向后的递进方式对权值进行系统的完善以及修改，多层前向神经网络在实践中主要应用的就是BP网络系统，其主要核心就是BP算法。

3.2BP算法

算法在实践中主要就是通过训练网络误差函数的EP对于相关神经元输出的偏导数，对于相关EP的误差与相关链接权值中存在的偏导数，利用非线性的优化的问题进行求解，进而有效的完成相关连接权值之间的修通修改。如果在实践中其误差EP与实际的需求相符合，则要停止相关训练，进而有效的结束专家系统知识的相关获取内容与过程。在整个阶段开展中，相关专家经验就会变为神经网络相关神经元系统的衔接，进而将其转换为专家的知识数据库。如果其输出层中没有获得期望的输出值，进而获得实际以及期望输出数值之间的差异，这样整个系统就是一个转入反向传播的过程，相关误差信号的运动方式就是原路返回，对于不同层次的神经元的权值进行完善与优化，进而有效的完成在不同的传播层次中的计算操作，在基于以上流程之后，在对其进行正向的传播过程，这样可以在两个过程中进行反复的运作，进而在最大程度上降低其存在的误差信号问题。

结束语

要想有效的提升多电飞机电气系统运行的整体稳定性，在实践中就要基于其自身的特征，对其相关故障问题进行系统的诊断，进而对其实际的运行状态进行确定，在通过科学的方式合理的措施对其进行优化，只有这样才可以在根本上提升其整体安全性。

参考文献

[1]高凡.多电飞机电气系统的故障诊断措施分析[J].科技创新与应用,2015,(35):71.

[2]谢致清,杨柳,罗彦侠.多电飞机电气系统的故障诊断研究[J].科技风,2015,(06):37.

[3]姚静.多电飞机电气系统的故障诊断研究[D].西北工业大学,2004.

作者简介

张延瑞，男，山东省济宁市人，汉族，本科，研究方向：飞机电气系统。