基于小波神经网络的航空发动机建模研究

• 作者: 卓刚 孙健国 杨刚
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 小波变换 小波神经网络 航空发动机建模 BP神经网络 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 728-731
• 页数: 4页
• 分类号: V233.7
• 字数: 2653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2004.06.012

摘要

提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法,并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间.采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练,建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型,用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力.与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较,结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙健国	南京航空航天大学能源与动力学院	116	2147	24.0	38.0
2	杨刚	南京航空航天大学能源与动力学院	14	219	7.0	14.0
3	卓刚	南京航空航天大学能源与动力学院	2	57	2.0	2.0