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基于PSO-NARX网络的涡轴发动机稳态模型辨识
被引量：
5
1
作者
董庆
李本威
+2 位作者
钱仁军
滕怀亮
张赟
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期250-257,共8页
提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法。构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳...
提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法。构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳态模型进行回归辨识。结果表明,辨识所得模型输出参数燃气发生器转速ng、发动机排温EGT和发动机扭矩T的最大相对误差分别为0.11%、0.26%和0.95%。辨识模型输出参数辨识结果很好地逼近飞参数据实测值且优于NARX、粒子群算法优化的前馈神经网络、粒子群算法优化的支持向量机方法所辨识得到的模型,精度和实时性均达到实际应用要求。
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关键词
涡轴发动机
粒子群优化
算法
非线性自回归网络
稳态
识别
算法
数据驱动
模型辨识
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职称材料
题名
基于PSO-NARX网络的涡轴发动机稳态模型辨识
被引量：
5
1
作者
董庆
李本威
钱仁军
滕怀亮
张赟
机构
海军装备部驻苏州地区军事代表室
海军航空大学航空基础学院
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期250-257,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51505492)
泰山学者建设工程专项经费项目。
文摘
提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法。构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳态模型进行回归辨识。结果表明,辨识所得模型输出参数燃气发生器转速ng、发动机排温EGT和发动机扭矩T的最大相对误差分别为0.11%、0.26%和0.95%。辨识模型输出参数辨识结果很好地逼近飞参数据实测值且优于NARX、粒子群算法优化的前馈神经网络、粒子群算法优化的支持向量机方法所辨识得到的模型,精度和实时性均达到实际应用要求。
关键词
涡轴发动机
粒子群优化
算法
非线性自回归网络
稳态
识别
算法
数据驱动
模型辨识
Keywords
turboshaft engine
PSO
NARX
steady state recognition algorithm
data-driven
model identification
分类号
V216.5 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-NARX网络的涡轴发动机稳态模型辨识
董庆
李本威
钱仁军
滕怀亮
张赟
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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