| 基于CRBMs-RVR的涡轴发动机输出功率衰退预测 |
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| 引用本文： | 童志伟,鲁峰,黄金泉.基于CRBMs-RVR的涡轴发动机输出功率衰退预测[J].航空发动机,2022,48(3):76-82. |
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| 作者姓名： | 童志伟 鲁峰 黄金泉 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学能源与动力学院，南京210016 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重大研究计划培育项目（91960110）、国家科技重大专项（2017-I-0006-0007）资助 |
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| 摘 要： | 针对涡轴发动机全寿命期内输出功率衰退预测问题，提出一种含多层连续受限玻尔兹曼机（CRBMs）深度特征提取的相
关向量回归（RVR）功率预测方法。对发动机气路部件测量数据进行重构，利用CRBMs深度网络提取数据深层特征，将特征数据作为RVR模型的输入，实现对输出功率的预测，并对预测结果提供概率分布。以某型双转子涡轴发动机部件级模型为试验对象，模拟全寿命期内发动机气路部件性能退化，对输出功率进行衰退预测。试验结果表明：基于CRBMs-RVR的预测模型与传统RVR预测模型相比，训练时间缩短30.2%，预测结果的均方根误差减小64.6%；与基于主成分分析（PCA）进行特征提取的PCARVR预测模型相比，预测结果均方根误差减小42.4%，验证了所提出的预测方法具有模型结构简单、预测精度高、可提供概率式输出的优点。
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| 关 键 词： | 输出功率衰退 预测模型 连续受限玻尔兹曼机 特征提取 相关向量回归 涡轴发动机 |
Output Power Degradation Prediction of Turboshaft Engine Based on Continuous Restricted Boltzmann
Machines and Relevance Vector Regression |
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| Authors: | TONG Zhi-wei LU Feng HUANG Jin-quan |
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