基于距离代价函数和信息熵的发动机性能参数估计研究

• 作者: 孙涛 曹明川 李冬 李本威 王永华
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 代价函数 信息熵 性能衰退 自组织映射 参数优化
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 控制
• 页码范围: 1557-1566
• 分类号: V235.13
• 语种: 中文

摘要

研究发动机部件性能参数变化规律,对于减少维修次数和推动视情维修具有重要意义.针对测量参数个数少于待估性能参数的情况,给出了一种通过构建代价函数和优化算法的参数估计方法.原代价函数只考虑当前点参数,缺少与前面点参数的联系,因此结合自组织神经网络,构造了包含以前与当前点参数的距离代价函数.并提出了一种快速的参数估计方法.由于准确的部件性能参数很难获取,并且参数趋势估计不同于单纯的点估计问题,以对应的测量参数为基础,利用信息熵方法评定部件性能参数估计效果.进一步得到距离代价函数对应的参数信息熵为0.6805,优于原代价函数的估计结果.最后通过实例验证了参数估计方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李本威	海军航空工程学院飞行器工程系	106	498	11.0	16.0
2	孙涛	海军航空工程学院飞行器工程系	107	255	7.0	10.0