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摘要:
针对当前航空发动机排气温度预测模型精度低的问题,通过分析气路系统特性和飞行数据特点,得出了其状态变化具有渐近连续性的特点,并基于此设计了一种输出层增强的长短期记忆网络模型(OLE-LSTM).该模型通过在输出层间以及输出层与隐含层间增加信息通路的方法,优化网络对历史输出信息的继承和对当前输入信息的筛选,从而提高模型精度.最后选取执飞不同任务的两个架次发动机排气温度(EGT)数据进行实验,结果表明,相较于标准LSTM、OLE-LSTM模型的平均决定百分比误差由5.232%、7.171%分别减小至1.017%、3.950%,具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,有效提高了模型精度.
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文献信息
篇名 基于输出层增强的LSTM发动机排气温度模型
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 航空发动机 EGT LSTM 隐含层 输出层
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 124-132
页数 9页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.13382/j.jemi.B1902170
五维指标
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研究主题发展历程
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航空发动机
EGT
LSTM
隐含层
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研究起点
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电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
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