基于飞参数据的飞机操纵系统故障评估方法

• 作者: 丁超 吴祯涛 李学仁 杜军
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 飞参数据 差分进化 极限学习机 故障评估
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 试验与评价技术
• 页码范围: 275-279
• 页数: 5页
• 分类号: V212.12+8
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.07.059

摘要

针对某型飞机的操纵系统故障评估问题,提出了一种基于飞参数据建立的差分进化极限学习机(DE-ELM)算法;该算法融合了差分进化(DE)和极限学习机(ELM)两种算法,通过对飞参数据进行训练,构建了飞机操纵系统的黑箱模型;由于极限学习机(ELM)的输入权值以及隐含层阈值是随机产生的,所以ELM的随机性较大,稳定性不高,故利用寻优能力较强的DE对ELM输入权值和隐含层阈值进行寻优,从而实现ELM的结构优化,提升ELM的稳定性和鲁棒性;仿真结果表明,DE-ELM算法的决定系数达到了97.6％,其均方误差相比于BP神经网络降低了约79％,相比于单纯的ELM降低了64％;所以说该法可以有效提高精确度,同时具有更加良好的泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李学仁	空军工程大学航空工程学院	60	331	10.0	16.0
2	杜军	空军工程大学航空工程学院	83	330	8.0	12.0
3	丁超	空军工程大学研究生院	17	84	6.0	8.0
4	吴祯涛	空军工程大学研究生院	6	7	2.0	2.0