適用于全包線的航空發動機BP網絡模型的動態辨識

為克服傳統的發動機動態模型辨識中存在的辨識精度低、辨識模型應用范圍窄等不足,把對非線性系統具有高度逼近能力的神經網絡應用于航空發動機動態特性的辨識,從而為發動機動態辨識開辟更為廣闊的道路.采用均方差歸一法的數據處理方法和BP算法的改進算法--輸入端動量BP算法,以某型發動機在飛行包線內某一飛行條件下的數據作為學習樣本,辨識了發動機的神經網絡模型,在全包線范圍內對該模型進行檢驗.結果表明,所得的發動機動態模型在全包線內都有很高的逼近精度,而且對噪聲有很強的抑制能力.

作 者： 徐亮 黃金泉   作者單位： 南京航空航天大學能源與動力學院  刊 名： 南京航空航天大學學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTUICS & ASTRONAUTICS  年，卷(期)： 2001 33(4)  分類號： V233 TP183  關鍵詞： 神經網絡   航空發動機   系統辨識   均方差歸一法   動量BP算法  

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