用于航空发动机动态辨识的MSMEA-ELM算法

• 作者: 潘慕绚 许梦阳 黄金泉
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 传感器 动态辨识 思维进化算法 极端学习机 泛化能力
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 129-131,136
• 页数: 4页
• 分类号: V233.7
• 字数: 2435字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2016)12-0129-03

摘要

针对传统思维进化算法搜索半径缺乏目的性,临时子群体补充缺乏方向性以及神经网络训练速度慢、泛化能力不足,传统极端学习机隐含层神经元个数多的缺点,提出一种多群体自适应思维进化算法优化的极端学习机(MSMEA-ELM)算法,通过传感器数据训练该算法用于对航空发动机大范围动态过程进行辨识.以训练均方误差与权值2范数的加权和最小为优化目标,采用多群体自适应思维进化算法优化极端学习机.以某型涡扇发动机为研究对象,采用MSMEA-ELM算法进行航空发动机动态过程辨识,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄金泉	南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室	131	1533	22.0	31.0
3	潘慕绚	南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室	28	157	5.0	12.0
6	许梦阳	南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室	2	6	1.0	2.0