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    基于PCA—BP的飛機爬升段油耗分析模型

    2017-07-08 04:05:17胡小娜
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年19期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主成分分析

    胡小娜

    摘 要:鑒于航班油耗影響因素眾多、各因素對油耗貢獻相差很大、各因素之間耦合關(guān)系復(fù)雜、非線性關(guān)系顯著,對爬升段航班油建立模型困難,提出基于PCA-BP方法的油耗分析模型,該方法利用PCA對數(shù)據(jù)進行降維處理,并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立油耗模型。結(jié)果表明PCA對數(shù)據(jù)降維作用明顯,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的逼近能力和動態(tài)特征響應(yīng),PCA-BP模型有實際參考價值。

    關(guān)鍵詞:航班油耗;主成分分析;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);油耗模型

    中圖分類號:V312 文獻標(biāo)志碼:A 文章編號:2095-2945(2017)19-0088-02

    近年來,我國民航運輸業(yè)發(fā)展快速。隨著民航運輸業(yè)的不斷繁榮,航空煤油的消耗量也在逐年上漲。據(jù)統(tǒng)計,2014年國內(nèi)航空煤油的消耗量已達2200多萬噸,碳排放量6000多萬噸[1]。從保護環(huán)境和節(jié)約航空運輸業(yè)成本兩方面考慮,節(jié)能減排勢在必行[2]。

    QAR[3](Quick Access Recorder)數(shù)據(jù)一直以來主要用于飛機的日常維護、飛行檢查、飛機性能監(jiān)視以及飛行品質(zhì)監(jiān)控等需要。由于QAR數(shù)據(jù)包含飛行高度、速度、時間、發(fā)動機工作狀態(tài)、氣象狀態(tài)等參數(shù),而這些參數(shù)飛機的油耗密切相關(guān)。利用QAR數(shù)據(jù)建立飛機油耗模型、進行油耗估計、分析油耗影響因素得到越來越多的學(xué)者和科研機構(gòu)的關(guān)注。

    PCA[4](Principal Component Analysis)方法能夠?qū)?shù)據(jù)進行降維處理,而BP[5](Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)?shù)據(jù)進行逼近,建立油耗模型?;谏鲜鲈颍岢龌赑CA-BP方法的油耗分析模型。

    1 油耗研究階段選取及影響因素確定

    1.1 研究階段選取

    正常的飛行過程一般包括起飛滑跑、爬升、巡航、下降和著陸滑跑五個典型飛行階段?,F(xiàn)根據(jù)QAR數(shù)據(jù)將某航段大量航班各典型飛行階段的油耗占比進行整理,如表1所示。

    由表1可以看出,爬升段、巡航段和下降段三個階段的油耗量占整個飛行油耗量的90%以上。爬升段和下降段油耗量一般不依航程的長短而變化,依航程長短有顯著變化的只有巡航段一個階段。航程越短爬升和下降段油耗量的占比約大。近些年支線航空發(fā)展迅速,在直線飛行過程中爬升和下降段油耗占比更大。此外,飛機在本場起降訓(xùn)練或進場調(diào)機飛行時多處于爬升、下降或者爬升、低高度巡航、下降兩種模式。因此,研究爬升段和下降段油耗的影響因素則更為必要。現(xiàn)在以爬升段為例分析各因素對油耗的影響。

    1.2 影響因素確定

    依據(jù)QAR數(shù)據(jù)所包含的內(nèi)容以及能夠影響飛機爬升段油耗的相關(guān)因素,分析整理出6個影響油耗的特征指標(biāo):(1)爬升初始重量,以飛機的最初重量,減去開始爬升之前消耗的燃油重量約算出;(2)爬升距離,依據(jù)QAR中的經(jīng)緯度參數(shù)求出每秒大圓距離,對其進行積分;(3)爬升時間,依據(jù)QAR數(shù)據(jù)進行飛行階段的劃分,直接提取時間參數(shù);(4)平均爬升率,每分鐘飛機爬升的高度,依據(jù)垂直速度計算;(5)最終爬升高度,爬升段結(jié)束時飛機上升的高度;(6)爬升段氣象狀態(tài),包括溫度、風(fēng)速和風(fēng)向。

    2 PCA原理與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    2.1 PCA原理

    PCA方法是一種利用降維思想的多元統(tǒng)計分析方法,在損失很少信息的前提下,將多個特征指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個主成分,能夠反映原始變量的大部分信息。各主成分互不相關(guān),具有更優(yōu)越的性能。采用該方法能夠抓住研究問題的主要矛盾,使復(fù)雜的研究問題得到簡單化,提高分析問題的效率。

    設(shè)有p個特征指標(biāo),這p個指標(biāo)構(gòu)成p維的隨機向量:X=[x1,x2,x3,…,xp]T

    對X進行線性變換形成新的綜合變量Y,滿足:

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)的能力,并且有非局域性和非凸性的優(yōu)點。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層、輸出層的個數(shù)分別由需要的輸入變量個數(shù)、輸出變量個數(shù)所決定,隱含層個數(shù)沒有固定的解析式給出,一般由其自身的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)特征所決定。同樣的輸出精度,相應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、耦合性越高隱含層神經(jīng)元所需的個數(shù)就越多。

    3 油耗模型建立原理

    3.1 特征指標(biāo)PCA

    分析選取了6項特征指標(biāo),其中前5項指標(biāo)的表現(xiàn)形式比較簡明,第6項氣象狀態(tài)包含溫度、風(fēng)向和風(fēng)速三個指標(biāo)。這三個指標(biāo)在爬升段存在的形式不穩(wěn)定,但是溫度、風(fēng)向風(fēng)速尤其是低空風(fēng)切變對發(fā)動機的參數(shù)和狀態(tài)影響較大,不能忽略,以三個指標(biāo)在爬升段的起始值、最終值、最大值、最小值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為分析依據(jù),共有23項參數(shù)。

    對提取的數(shù)據(jù)特征指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化。用PCA方法進行處理,求得其相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、特征向量、貢獻率,并提取主成分??芍恳粋€特征值對應(yīng)的貢獻率,前6個主成分的貢獻率共占84.90%,因此選取前6個主成分代替原來的23項特征指標(biāo)進行數(shù)據(jù)分析。

    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)油耗模型

    結(jié)合3.1節(jié),將6個主成分Y1、Y2、Y3、Y4、Y5和Y6作為輸入?yún)?shù),燃油的消耗量CF為輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共有6個輸入節(jié)點和一個輸出節(jié)點,由于提取的主成分之間耦合關(guān)聯(lián)較小,則隱含層需要n+n個神經(jīng)元,n為輸入變量的維數(shù)。最終構(gòu)建6-12-1結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模分析。

    3.3 仿真結(jié)果分析

    將經(jīng)過PCA計算后數(shù)據(jù)的80%作為訓(xùn)練樣本,余下20%作為檢驗樣本,創(chuàng)建結(jié)構(gòu)為6-12-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以提取的6個主成分作為輸入向量,燃油消耗為輸出向量設(shè)置最大訓(xùn)練次數(shù)為10000,訓(xùn)練誤差為0.0001,學(xué)習(xí)率為0.01。用總數(shù)據(jù)20%的檢驗樣本檢驗經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),結(jié)果見表2。其中模型先對誤差為0.0152,標(biāo)準(zhǔn)差0.0159,擬合度為R^2=0.9752。檢驗結(jié)果表明,BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的油耗模型與實際油耗模型切合度很高,可以代替實際油耗模型進行因子分析。模型精度如表2所示。

    本文選擇了飛機爬升階段的6個特征指標(biāo)來分析對油耗的影響,可以將6個特征指標(biāo)分為獨立變量和相依變量兩類。獨立變量指該變量的數(shù)值不依其他變量的改變而改變,如平均爬升率僅由飛機爬升段的垂直速度有關(guān),其值由設(shè)定量決定,變化比較單一。相依變量指變量數(shù)值的改變受其他多個參數(shù)的影響,如爬升距離由爬升時間、爬升率、最終爬升高度以及所選擇的爬升路線共同決定所決定。

    實際航班巡航段氣象狀況穩(wěn)定,而爬升段飛機經(jīng)歷了從地面到巡航高度的過程,這一過程主要發(fā)生在對流層,對流層氣象狀況不穩(wěn)定,其中溫度基本以梯度形式減小,而風(fēng)的變化情況不確定,再加上低空風(fēng)切變對發(fā)動機參數(shù)的影響,使得飛機在爬升段油耗受風(fēng)和溫度的影響較大。分析結(jié)果具有一定的參考性。

    4 結(jié)束語

    (1)依據(jù)PCA方法對影響飛機爬升段油耗的相關(guān)特征指標(biāo)進行處理,在保持84.90%貢獻率的基礎(chǔ)上,將23維的特征指標(biāo)降低到6維。大大節(jié)省了存儲空間與運行速度。

    (2)將PCA方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,實現(xiàn)了復(fù)雜非線性關(guān)系的逼近,建立了高切合度的油耗統(tǒng)計模型。

    本文采用固定機型飛機在某機場的起飛的大量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。獲得影響油耗的不同特征指標(biāo)的微小變化對油耗的貢獻率,可以為航空公司或者后續(xù)的研究提供參考,進一步合理規(guī)劃航班,達到節(jié)能減排的目的。

    參考文獻:

    [1]英國BP公司. BP世界能源統(tǒng)計年鑒2015[EB/OL]. http://www.bp.com/zh_cn/china /reports-and-publications/bp_2016.html.2016.

    [2]穆陽.大力開展行業(yè)節(jié)能減排實現(xiàn)又好又快發(fā)展[J].中國民用航空,2009(4):21-22.

    [3]陳靜杰,肖冠平.飛機航段油耗區(qū)間估計最小樣本量分析[J].計算機工程與設(shè)計,2014(12):4356-4359.

    [4]林海明,杜子芳.主成分分析綜合評價應(yīng)該注意的問題[J].統(tǒng)計研究,2013,30(8):25-31.

    [5]李朝靜,唐幼純,黃霞.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用綜述[J].勞動保障世界:理論版,2012(8):73-76.

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