基于LSTM的辅助动力装置系统辨识与仿真

• 作者: 杜维仲 王硕
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: LSTM 系统辨识 非线性系统 APU 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 157-161
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.02.033

摘要

针对民航飞机辅助动力装置的复杂非线性时序特性,依据长短时记忆网络(LSTM)的长时序记忆、非线性关系表达能力,提出一种基于LSTM的辅助动力装置系统参数辨识模型;同时建模过程中考虑作用于辨识参数的多种影响因素,进一步提出基于LSTM的多变量时间序列预测参数辨识模型,解决了传统时序模型难以解决的多变量或者多输入问题;最后利用辅助动力装置试车样本,建立了APU启动阶段的参数辨识模型;仿真结果表明,发动机排气温度EGT温度均方根误差小于4℃,发动机转速百分比N均方根误差小于1,满足辅助动力装置仿真需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜维仲	深圳航空有限责任公司沈阳分公司维修工程部	1	0	0.0	0.0
2	王硕	深圳航空有限责任公司沈阳分公司维修工程部	1	0	0.0	0.0