基于ABC-RBF神经网络的飞机燃油流量监测与故障诊断

为了检测飞机发动机的性能及故障,利用神经网络建立了燃油流量的预测模型,将人工蜂群（ABC）算法结合预测需求 在3维进行拓展,分别优化基于径向基函数（RBF）的神经网络泛化值和中心值,与经典RBF神经网络、K均值聚类算法等相比,3维拓展后的ABC算法对RBF神经网络进行的“反馈式更新”拥有更好的预测效果,其计算平均差值及预测误差更小,所需时间更短。随机选取短航程、中航程、长航程航班数据分别进行验证,结果表明：选择油门杆角度、飞行高度、马赫数、大气总温、发动机转速等参数能够反映发动机运行工况,预测效果理想;采用ABC算法对RBF神经网络进行优化后模型的更新能力较强,能够获得更高的预测精度,降低计算平均差值;通过航班故障数据验证了利用神经网络进行故障诊断的方法具有较大的实际应用价值。