全包线内航空发动机参数估计的神经网络实现

• 作者: 刘国刚 李璇君 辛季龄
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航空发动机 全包线 自联想神经网络(AANN) 参数估计
• 年，卷（期）: 1999,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 280-286
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.1999.03.007

摘要

介绍一种特殊的前向神经网络--自联想神经网络(Autoassociative artificial neural networks,AANN),然后将发动机参数在全包线、大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结合起来,开展了将AANN应用于发动机全包线、大范围工况下参数估计的仿真研究.本文提出的选取测量矢量加入样本集的EMP方法,有效地减少了样本集中样本矢量的数目,简化了网络的训练.用EMP方法在全包线内仅用746组测量矢量作为样本集,在网络训练好后,任选包线内的一工况点作为算例运行发动机模型,所得各参数的稳态估计及动态估计的平均百分比误差<0.5% .仿真结果表明,上述的参数估值方法是可行的,为进一步实现对发动机控制系统传感器的状态监视和故障诊断打下了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国刚	南京航空航天大学动力工程系	8	92	5.0	8.0
2	辛季龄	南京航空航天大学动力工程系	7	87	6.0	7.0
3	李璇君	南京航空航天大学动力工程系	4	70	4.0	4.0