ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计

• 作者: 孟蕾 牛景华 许爱强
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 飞行器 推力 参数估计 蚁群 快速寻找密度极点聚类 蚁群极限学习机
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 综合保障性技术
• 页码范围: 172-176,216
• 页数: 6页
• 分类号: V233.7|TP301.6
• 字数: 2745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2017.02.027

摘要

针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法.首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目.训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许爱强	海军航空工程学院飞行器工程系	127	683	12.0	21.0
2	孟蕾	海军航空工程学院科研部	8	15	3.0	3.0