基于改进鲸鱼算法优化神经网络的飞机空气循环系统建模及故障分析

摘要

飞机空气循环系统在飞行过程中很容易出现故障,因此在地面上模拟仿真飞机空气循环系统有着重要意义.首先建立飞机空气循环系统仿真模型,针对该系统建立神经网络模型进行训练;引入PID控制算法调节参数以应对飞机遇到的不同飞行状况;针对神经网络模型引入鲸鱼算法,并运用烟花算法、重启机制和正余弦混沌双弦算法对鲸鱼算法进行改良.结果表明:模型可以模拟飞机引气到排出过程,以及不同情况下飞机空气循环系统4个主要组件的出口温度;神经网络系统可以根据输入指标数据预测不同组件的出口温度,并分辨出飞机空气循环系统是否出现故障及哪里出现故障.改进后的神经网络训练速度加快,准确率提升,明显降低了陷入局部最优值的可能性.