基于输出层增强的LSTM发动机排气温度模型

• 作者: 严智 张帅 杜军
• 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
• 页码范围: 124-132
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902170

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.