基于模糊神经网络的自动驾驶仪的智能测试方法.pdf

自动驾驶仪作为飞机的关键机载设备，负责飞机的控制任务，它的可靠性对飞行安全有着极其重要的影响。随着现代飞机性能的不断提升，自动驾驶仪的结构变得更加复杂，对其可靠性的要求也越来越高。日常的机务维护中，对自动驾驶仪进行有效的维护测试是确保其有效性和可靠性的重要环节，对于保障飞行安全具有不可或缺的作用。 目前，自动驾驶仪的故障诊断主要依赖于工程师的经验判断，或者使用模拟式外场检测仪，以及利用故障字典、故障树等方法。但这些方法存在明显的局限性，特别是在诊断系统的软故障方面，往往力不从心。故障树推理方法在表达和推理上缺乏灵活性，不易将维修、观测等操作纳入模型中。为了克服这些限制，本文提出了一种基于模糊神经网络的自动驾驶仪智能测试方法。 模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑与神经网络各自优势的新型技术。它能够将模糊系统转化为神经网络结构，通过学习调整内部的权重和节点参数，从而实现模糊化、模糊推理和反模糊化的过程。本文选择的模糊神经网络是四层前馈网络，包括输入层、隶属函数层、规则层和反模糊层。输入层和隶属函数层负责模糊化过程，规则层负责模糊推理，反模糊层则负责反模糊化过程。 在模糊神经网络结构的确定过程中，本文详细阐述了各个层次的功能和设计原理。输入层神经元的数量与选取的输入变量数量一致。以控制信号电压、速度回输电压和放大器输出电压作为输入变量，反映自动驾驶仪舵机调速系统的工作状态。隶属函数层和规则层是模糊神经网络的核心部分，通过神经元节点的权重和激活函数来模拟人类的模糊推理过程。反模糊层将推理结果转化为清晰的输出值。 文章还介绍了一种基于模糊神经网络的自动驾驶仪软故障智能诊断模型。通过模拟和实验，验证了该模型在自动驾驶仪软故障诊断中的有效性。实验结果表明，模糊神经网络技术不仅提高了软故障诊断的准确性，而且具有实际的工程应用价值。 王凤仙、罗艳春、赵丹丹三位作者在本文中深入探讨了如何将模糊神经网络技术应用于自动驾驶仪的测试与诊断中，为智能汽车的发展和自动驾驶技术的可靠性提升提供了有益的参考。通过本文的研究成果，可以进一步推动人工智能在自动驾驶领域的应用，为实现智能汽车的安全行驶提供技术保障。同时，本文的研究成果也为相关领域的专业研究人员提供了理论基础和实践指导，具有较高的学术价值和应用前景。