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航空发动机传感器信号重构的K-ELM方法
引用本文:尤成新,鲁峰,黄金泉.航空发动机传感器信号重构的K-ELM方法[J].航空动力学报,2017,32(1):221-116.
作者姓名:尤成新  鲁峰  黄金泉
作者单位:1.南京航空航天大学 能源与动力学院 江苏省航空动力系统重点实验室,南京 210016
基金项目:国家自然科学基金(51276087);中央高校基本科研业务费专项资金(NP2012504);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20150205)
摘    要:针对航空发动机传感器信号重构,提出了评价核极限学习机(K ELM)模型性能的一种快速留一交叉验证方法.结果表明:该方法可以避免原始的留一验证方法N次模型的显式训练,将计算复杂度降低为原来的1/N(N为样本数目).该算法可以快速准确评价核极限学习机的性能,为核极限学习机确定最优的核参数. 

关 键 词:航空发动机    燃烧室航空发动机    传感器信号重构    核极限学习机    留一交叉验证方法    核参数
收稿时间:2015/5/14 0:00:00

K-ELM method for sensor signal reconfiguration of aero engine
YOU Cheng-xin,LU Feng,HUANG Jin-quan.K-ELM method for sensor signal reconfiguration of aero engine[J].Journal of Aerospace Power,2017,32(1):221-116.
Authors:YOU Cheng-xin  LU Feng  HUANG Jin-quan
Abstract:Northwestern Polytechnical University,Xian 710072,China)(1.Jiangsu Province Key Laboratory of Aerospace Power System,College of Energy and Power Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China;2.Collaborative Innovation Center for Advanced Aero Engine,Beijing 100191,China;3.Aero Engine Control System Institute,Aero Engine (Group) Corporation of China,Wuxi Jiangsu 214063,China)Abstract:A fast leave one out cross validation method was presented to provide a criterion for kernel based extreme learning machine (K-ELM) used for sensor signal reconfiguration of aero engine. The procedure can avoid N times explicit training (N is the number of training samples) so that the computation cost was reduced 1/N when compared with normal leave one out procedure. Simulation results show that this method can provide a fast and accurate criterion, allowing to select best kernel parameters for K-ELM. 
Keywords:aero engine  combustoraero engine  sensor signal reconfiguration  kernel based extreme learning machine (K-ELM)  leave one out cross validation method  kernel parameters
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