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基于RBF网络的火箭发动机动态过程建模
引用本文:王建波,于达仁.基于RBF网络的火箭发动机动态过程建模[J].推进技术,1999,20(4):9-12.
作者姓名:王建波  于达仁
作者单位:哈尔滨工业大学能源科学与工程学院,哈尔滨,150001
摘    要:提出了基于径向基函数神经网络(RBFN)的火箭发动机动态过程建模,仿真计算表明:采用RBFN建模,可以达到很好的逼近精度,而且网络训练速度大大加快,可以更好地适应实时状态监控和故障诊断,有实际的工程运用价值。

关 键 词:液体火箭发动机  人工神经元网络  动态模型

ROCKET ENGINE DYNAMIC PROCESS MODELING BASED ON RBFN
Wang Jianbo and Yu Daren.ROCKET ENGINE DYNAMIC PROCESS MODELING BASED ON RBFN[J].Journal of Propulsion Technology,1999,20(4):9-12.
Authors:Wang Jianbo and Yu Daren
Affiliation:Coll.of Energy Sources and Engineering,Harbin Inst.of Technology,Harbin,150001;Coll.of Energy Sources and Engineering,Harbin Inst.of Technology,Harbin,150001
Abstract:Rocket engine(RE)dynamic process was modeled by radial basis function networks(RBFN).Using RBFN for modeling can gain a good precision and make the learning speed of networks rapid.So the method presented will be beter to adapt to the state online detection and fault diagnosis.It is practical in the actual engineering
Keywords:Liquid propellant rocket engine  Artificial neural network  Dynamic model  Fault diagnosis  Fault simulation  
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