基于遗传算法的人工神经网络在航空发动机磨损预测中的应用
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现使神经 网络 的训练有 了一个崭新 的面貌 ，目标 函 数既不要 求 连续 ，也不要 求 可 微 ，仅 要求 问题 可计 算 ，而且它 的搜索始终遍及整个解空 间 ，容 易得 到全 局最优解 。
近年来 ，随着 计算 机 技术 的飞速 发 展 ，模 糊数 学 、神经网络和专家系统均在 预测领 域有所 渗透 ，并
１ 基于遗传算法 的 Ｂ Ｐ神经网络时 间序列预测模型 选用 ３层的 Ｂ Ｐ网络模 型 ，由输 入层 、一层 中间
算法进行网络的训 练。但 Ｂ Ｐ神经 网络的学 习算 法是 基于梯度下降的 ，这种方 法容 易使 问题 的解 陷入局 部
广泛的一种神经 网络模 型是 Ｂ Ｐ神经 网络 （ 反向传播
网络 Ｂ ｃ ｒｐｇｔ ｎＮ ｔｏ ）ｓ４，由输入 层 、隐层 ａｋＰ ａａ ｏ ｅ ｒ ｉ ］ ｏ ｉ ｗｋ －
（ 可以有一层 或 多层 ） 和输 出层 组成 ，通 常采用 Ｂ Ｐ
本文作者主要介绍 了基 于遗传算 法 的 Ｂ Ｐ神经 网络 时 序预测模型 ，并用于航空发动机磨损趋 势的预测 。
息为依据 ，建立 合理的故障预测模 型来 计算 将来 的状
况。
极小值 ，单独使用效果不是很理想 。随着人工智 能学 科 的发展 ，将神经 网络 、模糊控制 、 自适应控制及遗
传算法等相结合是今后研究 的主要方 向。
遗传算 法 （ ｅ ｅ ｃＡｇｒｈ ｓ Ｇ ｎｔ ｌ ｉ ｍ ，简 称 Ｇ ｉ ｏｔ Ａ） 的 出
Ａ ｓ ａｔＡ ｐｅｉ ｉ ｏｅ ｂ ｓ ｎｔｅ Ａ（ｅｅ ｃ ｇｒｈ ｂｔ ｃ： ｒｄ ｔ ｎｍ ｄｌ ａｅ ｏ ｒ ｃｏ ｄ ｈ Ｇ ｇｎｔ ｏ ｔｍ）ａｄＢ （ ａｋｐｏａａｏ ）ｎｔｏｋｂ ｓ ｇ Ａｔ ｉａ ｉ ｌ ｎ Ｐ ｂｃ ｒ ｇｔ ｎ ｅ ｒ ｙｕｉ ｐ ｉ ｗ ｎＧ ｏ
中 图分 类号 ：Ｘ ３． 文献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：０５ ０５ （０ ７ １１ １ ２４— １０ ２０ ）２—１８— ６ ３
Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｆＢＰ ｕ ａ ｔ ｒ ｓ ｄ ｏ Ａ Ｏ ｐ ｉａ ｉ ｎ Ｏ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ Ｂａ ｅ ｎ Ｇ ｔ Ｐｒ ｄｉｔｎ ｅ ｒ ｏ ｒ ｅ ｉ ｅ ｃｉ ｇ Ｗ ａ ｆＡｅ ｏ ｎｇｎｅ
维普资讯
２０ ０ ７年 ２月
润滑 与密封
Ｌ ＲＩ ＵＢ ＣＡＴＩ ＯＮ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
Ｆｅ ． ｏ ７ ｂ ２ｏ Ｖ０＿ ２ Ｎｏ ２ ｌ３ ．
第３ ２卷 第 ２期
基于遗传算 法的人工神经 网络在 航空发 动机磨 损预测 中的应用
Ｊａ ｇ Ｘｕ ｅ ｇ Ｆ ｉ ｗｅ Ｗ ａ ｇ Ｈｕ Ｚｈ ｎ ｎ ｕ ｉｎ ｆ ｎ ｅ Ｙｉ ｉ ｎ ｉ ｏ ｇ Ｘｉｈ ｉ
（ ｕｈｕＡｒ ｏｃ ｎｔｕｅ Ｘ ｚｏ ｉ ｇｕ２ ０ 。 ｈｎ ） Ｘ ｚｏ ｉＦ ｒｅＩｓｔｔ， ｕｈｕＪ ｎｓ ２０ ６ Ｃ ｉａ ｉ ａ １
Hale Waihona Puke ｍｏ ｅ ． ｅ ｒ ｓ ｌｓｉ ｄｃ ｔ ｈ ｔＢ ｅ ｒ ｅｗｏ ｋ ｂ ｓ ｄ ｏ ｄ １ Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｎ ｉａｅ ｔ ａ Ｐ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ａｅ ｎ ＧＡ ｓ ｓ ｐ ｒｏ ｏ ｔ ｅｓｍｐｅ ＢＰ ｎ ｔ ｒ ｎ ｈ ｏｙｒ ｇ ｅ — ｌ ｉ ｕ ｅｉｒｔ ｈ ｉ ｌ ｅｗｏ ｋ ａ ｄ ｔ ｅ Ｐ ｌ—ｅ ｒ ｓ
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ｓｏ ｄ １ ｉｎ ｍｏ ｅ． Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｅ ｅｉ ｌｏ ｔ ｍ ； ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ａ ｒｅ ｇｎ ｗｅ ｒ； ｒｄ ｃｉｎ ｙ ｒ ｓ ｇ ｎ ｔｃ ａｇ ｒ ｈ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ； ｅｏ ｎ ｉｅ； ａ ｐ ｅ ｉｔ ｉ ｏ
故障诊断 、故障定位与故 障预测 是航 空发动机磨 损状态监控与故障诊断 的三大任务 ，其 中，故障预测 是 以监测对象 以往全序列或者部分序列的故障征兆信
姜旭峰 费逸伟 王 惠 钟新辉
（ 徐州空军学院
江苏徐 州 ２ １０ ） ２ ０ ６
摘要 ：提出了一种将遗传算法和 Ｂ Ｐ算法相结合的学 习算法来训练 Ｂ Ｐ神经 网络 ，实现网络结构的优化 ，并用优化 后的Ｂ Ｐ人工神经网络建立了航空发动机的磨损预测模型。将该模 型预测结果 与 Ｂ Ｐ算法 和多元线性 回归法的预测结果 进行 了比较 。检验结果表明：基于遗传算法的 Ｂ Ｐ神经 网络优于 Ｂ Ｐ算法及多元线性 回归法 ，具 有良好的预测效果。 关键词 ： 遗传算法 ；Ｂ 神经网络 ；航空发动机 ；磨损 ；预测 Ｐ
逐渐形成一系列全新的智能预测方 法 ，尤其 是神经 网
络 ，它具有 映射 任意函数的能力 ¨ ，这 是利用神经 ］
网络进行时间序 列预测模 型的理论 基础 。目前应用 最
因此 ，遗 传算法 和 Ｂ Ｐ算法相 结合 的时间序列 预
测模型将综合各 自的优点 ，表现 出 良好 的使用 效果 。
近年来 ，随着 计算 机 技术 的飞速 发 展 ，模 糊数 学 、神经网络和专家系统均在 预测领 域有所 渗透 ，并
１ 基于遗传算法 的 Ｂ Ｐ神经网络时 间序列预测模型 选用 ３层的 Ｂ Ｐ网络模 型 ，由输 入层 、一层 中间
算法进行网络的训 练。但 Ｂ Ｐ神经 网络的学 习算 法是 基于梯度下降的 ，这种方 法容 易使 问题 的解 陷入局 部
广泛的一种神经 网络模 型是 Ｂ Ｐ神经 网络 （ 反向传播
网络 Ｂ ｃ ｒｐｇｔ ｎＮ ｔｏ ）ｓ４，由输入 层 、隐层 ａｋＰ ａａ ｏ ｅ ｒ ｉ ］ ｏ ｉ ｗｋ －
（ 可以有一层 或 多层 ） 和输 出层 组成 ，通 常采用 Ｂ Ｐ
本文作者主要介绍 了基 于遗传算 法 的 Ｂ Ｐ神经 网络 时 序预测模型 ，并用于航空发动机磨损趋 势的预测 。
息为依据 ，建立 合理的故障预测模 型来 计算 将来 的状
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极小值 ，单独使用效果不是很理想 。随着人工智 能学 科 的发展 ，将神经 网络 、模糊控制 、 自适应控制及遗
传算法等相结合是今后研究 的主要方 向。
遗传算 法 （ ｅ ｅ ｃＡｇｒｈ ｓ Ｇ ｎｔ ｌ ｉ ｍ ，简 称 Ｇ ｉ ｏｔ Ａ） 的 出
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第３ ２卷 第 ２期
基于遗传算 法的人工神经 网络在 航空发 动机磨 损预测 中的应用
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故障诊断 、故障定位与故 障预测 是航 空发动机磨 损状态监控与故障诊断 的三大任务 ，其 中，故障预测 是 以监测对象 以往全序列或者部分序列的故障征兆信
姜旭峰 费逸伟 王 惠 钟新辉
（ 徐州空军学院
江苏徐 州 ２ １０ ） ２ ０ ６
摘要 ：提出了一种将遗传算法和 Ｂ Ｐ算法相结合的学 习算法来训练 Ｂ Ｐ神经 网络 ，实现网络结构的优化 ，并用优化 后的Ｂ Ｐ人工神经网络建立了航空发动机的磨损预测模型。将该模 型预测结果 与 Ｂ Ｐ算法 和多元线性 回归法的预测结果 进行 了比较 。检验结果表明：基于遗传算法的 Ｂ Ｐ神经 网络优于 Ｂ Ｐ算法及多元线性 回归法 ，具 有良好的预测效果。 关键词 ： 遗传算法 ；Ｂ 神经网络 ；航空发动机 ；磨损 ；预测 Ｐ
逐渐形成一系列全新的智能预测方 法 ，尤其 是神经 网
络 ，它具有 映射 任意函数的能力 ¨ ，这 是利用神经 ］
网络进行时间序 列预测模 型的理论 基础 。目前应用 最
因此 ，遗 传算法 和 Ｂ Ｐ算法相 结合 的时间序列 预
测模型将综合各 自的优点 ，表现 出 良好 的使用 效果 。
