基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测

• 作者: 丁刚 侯立国 徐敏强
• 来源期刊: 航空动力学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航空发动机排气温度 预测 泛函逼近 过程神经网络 学习算法
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 气动热力学与总体设计
• 页码范围: 1035-1039
• 页数: 5页
• 分类号: V263.6|TP183
• 语种: 中文

摘要

从泛函分析的角度出发,将航空发动机排气温度预测问题转换为一种泛函逼近问题.利用过程神经网络对任意连续泛函的逼近能力,提出了一种基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测方法.为克服过程神经网络学习速度慢的问题,为其开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的排气温度预测中,取得了满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐敏强	哈尔滨工业大学航天学院	114	1285	21.0	29.0
2	丁刚	哈尔滨工业大学机电工程学院	23	426	13.0	20.0
6	侯立国		10	51	2.0	7.0