基于ANFIS的涡轮发动机风车工况建模仿真

• 作者: 于达仁 武志文 牛军 郭钰锋
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 涡轮喷气发动机 风车工况 模糊神经网络 先验知识
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 发动机及其部件
• 页码范围: 162-166
• 页数: 5页
• 分类号: V231
• 字数: 4019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-4055.2005.02.016

摘要

小样本情况下神经网络模型泛化能力不足的缺陷限制了其在涡喷发动机风车工况建模中的应用.在十组风车工况实验数据的基础上建立了涡喷发动机风车工况的神经网络模型,并且利用人们对涡喷发动机动静态、相似参数以及剩余功率与加速度的关系等先验知识不断对神经网络的输入变量进行变换,逐次减少神经网络的训练样本数目,最终只用一组训练样本就可以训练出泛化能力较强的神经网络模型,大大提高了小样本情况下神经网络的泛化能力.仿真结果表明,该方法简单有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于达仁	哈尔滨工业大学能源科学与工程学院	242	3647	29.0	50.0
2	郭钰锋	哈尔滨工业大学能源科学与工程学院	33	626	13.0	25.0
3	武志文	哈尔滨工业大学能源科学与工程学院	3	19	3.0	3.0
4	牛军	哈尔滨工业大学能源科学与工程学院	6	46	4.0	6.0