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题名基于SDAE的航空发动机燃油流量基线模型构建
被引量：8
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作者
黄曦
卿新林
王奕首
殷锴
赵奇
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机构
厦门大学航空航天学院
中国航发商用航空发动机有限责任公司
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出处
《航空发动机》
北大核心
2019年第2期29-33,共5页
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基金
中央高校基本科研业务项目(20720180120)资助
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文摘
为克服传统的基线模型算法(如BP神经网络算法)存在的泛化能力不高、鲁棒性差且容易陷入局部最优解等缺点,构建了基于堆叠降噪自动编码器(SDAE)的航空发动机燃油流量基线模型,利用民航发动机的真实飞行数据对基线模型进行训练与验证,并与基于BP神经网络的基线模型进行对比分析。结果表明:基于SDAE的燃油流量基线模型具有更高的精度和更强的鲁棒性。
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关键词
燃油流量
实时监控
堆叠降噪自动编码器
基线模型
航空发动机
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Keywords
fuel flow
real-time monitoring
Stacked Denoising Autoencoders
baseline model
aeroengine
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分类号
V240.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名一种航空发动机燃油流量基线的建模方法
被引量：7
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作者
闫锋
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机构
中国民用航空飞行学院航空工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
2015年第5期1635-1638,共4页
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基金
国家自然科学基金民航联合基金(61179073)
中国民航飞行学院青年基金项目(Q2013-038)
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文摘
为实现航空发动机的在巡航过程中的实时监控及时发现发动机状态参数的异常变化,提高飞行安全水平,提出基于航空发动机燃油流量(FF)基线求解偏差值的一种算法;依据设定的飞行数据筛选原则和预处理方法建立模型样本,设计以高斯函数为隐含层激励函数和以线性函数为输出层激励函数的多输入单输出的RBF神经网络,通过Pearson相关性分析确定网络的输入节点;使用该网络得到预测燃油流量基线,再与实际燃油流量做比较可得燃油流量偏差值;最后对预测偏差值和观测偏差值实施两配对非参数检验以验证网络精度,结果表明该方法是计算航空发动机巡航状态下燃油流量偏差值的一种有效算法。
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关键词
航空发动机
燃油流量基线
径向基神经网络
偏差值
两配对非参数检验
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Keywords
aero--engine
fuel flow baseline
RBF neural network
shift value
two--sample matched--pairs nonparametric tests
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分类号
V235.13
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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