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针对退化发动机加速性能下降的现象,提出一种变喘振裕度约束的模型预测控制方法。通过分析退化发动机在加速过程中的工作特点,将加速过程分为三个阶段,在不同阶段采取不同的喘振裕度约束。鉴于模型预测控制能够显式处理约束、采用在线滚动优化来获取最优控制输入,采取模型预测控制方法,并采用具有较高实时性的交替方向乘子法求解优化问题,实现了退化发动机加速性能的恢复。数字仿真结果表明,采用本文所提出的加速性能恢复控制方法后,相比退化发动机,加速过程中所耗费的时间缩短了35%以上。 相似文献
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为解决涡轴发动机退化模式多、故障样本大、分类困难的问题,将梯度提升决策树(GBDT)算法应用于涡轴发动机气路健康评估。首先对涡轴发动机故障标签进行了拆解,针对每一类标签设计了一个分类器。通过特征重要度排序筛选了6个分类标签的输入特征,有效降低模型复杂度。通过遍历确定树的最优数量和深度,确保了分类的准确性。仿真结果表明,特征筛选减少测试时间16%~35%;相比广泛使用的支持向量机(SVM)算法,在特征数量相同条件下,GBDT测试时间缩短了31.88%~65.28%,相比极限学习机(ELM),误诊样本数量低于其千分之一。可见GBDT算法在涡轴发动机大样本故障评估中表现出更高的分类精度,验证了其在发动机气路健康评估上的有效性。 相似文献
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世界各国对现代隐身无人机的发展越来越重视。本文浅议了现代隐身无人机的隐身技术及其发展现状,并以“暗星”为实例说明其应用。 相似文献
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