基于NARX神经网络航空发动机参数动态辨识模型

• 作者: 任道先 杜鹏 耿宏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 航空发动机 动态模型 非线性系统辨识 NARX网络
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 241-248
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 7577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1601-0268

摘要

针对航空发动机参数非线性动态特性,提出一种基于外部输入非线性自回归(NARX)神经网络的发动机参数动态辨识模型.主要思路是根据NARX网络的非线性时序预测特性,结合发动机参数的稳态和动态参数,提出一种基于偏稳态差值预测的NARX参数动态模型结构.设计了SP-P辨识结构,整定了模型内部结构参数并建立N1(低压转子转速)、N2(高压转子转速)、EGT(涡轮后排气温度)参数非线性差分预测模型.最后依据某发动机试车样本,对推杆加减速时N1、N2、EGT动态辨模型进行仿真.仿真结果表明,N2相对误差小于0.2%,N1相对误差小于0.3%,EGT相对误差小于1℃,满足发动机试车仿真需要.最后,将所建模型应用于某A320机务维修训练器的发动机仿真系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿宏	中国民航大学电子信息与自动化学院	64	216	7.0	11.0
2	杜鹏	中国民航大学电子信息与自动化学院	3	20	2.0	3.0
3	任道先	中国民航大学电子信息与自动化学院	1	10	1.0	1.0