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题名基于优化智能网络的发动机推力指令模型
被引量：2
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作者
潘阳
李秋红
顾书文
李业波
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机构
南京航空航天大学能源与动力学院
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出处
《航空发动机》
2016年第2期51-56,共6页
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基金
航空科学基金(20110652003)
中央高校基本科研业务专项基金(NN2012033)资助
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文摘
针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法。其中子模型I采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型II的输入;子模型II采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令。为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数。数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17%和单一极端学习机最大14.5%的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性。
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关键词
推力指令模型
性能退化缓解
极端学习机
微分进化算法
航空发动机
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Keywords
thrust command model
performance deterioration mitigation
extreme learning machine
differential evolution
aeroengine
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分类号
V233.7
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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