江苏大学学报(自然科学版)

作者：王强,娄华语,周国强,吴伟,马长胜,邱荣贤,王良模

单位：（1. 航空工业沈阳飞机设计研究所， 辽宁 沈阳 110000； 2. 南京理工大学 机械工程学院， 江苏 南京 210000； 3. 中国人民解放军陆军装备部驻南京地区军事代表局， 江苏 南京 210007）<br />\r\n<div>\r\n\t<br />\r\n</div>

关键词：飞机防滑刹车系统,&nbsp; 故障诊断,&nbsp; 故障注入,&nbsp; BP神经网络,&nbsp; 数据增强,&nbsp; 人工蜂群算法

基金：&nbsp;科工局基础科研项目（JCKY2020205B014）

针对某飞机防滑刹车系统故障试验的复杂性、危险性以及试验成本高的问题，提出基于人工蜂群算法（ABC）优化BP神经网络的飞机防滑刹车系统故障诊断方法.基于MATLAB/Simulink软件，建立由机体动力学模型、机轮转动模型、电液伺服阀和刹车装置模型等组成的飞机防滑刹车系统仿真模型；确定电液伺服阀和轮速传感器典型故障模式，建立故障注入模块；通过轮速传感器和电液伺服阀的典型故障仿真模拟，得到故障数据样本.采用滑动窗口裁剪的方法对样本进行数据增强，建立故障数据集；采用优化前后的BP神经网络进行飞机防滑刹车系统的故障诊断.结果表明：采用ABC算法对BP神经网络优化后的系统平均故障诊断准确率为95.4%（优化前为92.7%），湿跑道传感器故障诊断的准确率为83.9%（优化前为74.5%），可见通过优化有效提升了飞机防滑刹车系统故障诊断准确率.

来源：2025年第6期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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