| 基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究 |
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| 引用本文： | 李永进,贾爽龙,张海波,张天宏.基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究[J].推进技术,2017,38(6):1209-1217. |
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| 作者姓名： | 李永进 贾爽龙 张海波 张天宏 |
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| 作者单位： | 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，江苏 南京 210016,中国航空发动机集团公司 航空动力控制系统研究所，江苏 无锡 214063,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，江苏 南京 210016,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，江苏 南京 210016 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51576096)；江苏省“青蓝工程”、“333”人才工程。 |
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| 摘 要： | 为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。
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| 关 键 词： | 机载发动机自适应模型 智能发动机控制 BP算法 稀疏自动编码器 采样数据 |
| 收稿时间： | 2016/1/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/3/8 0:00:00 |
Research on Modeling Method of On-Board Engine Model Based on Sparse Auto-Encoder |
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| LI Yong-jin,JIA Shuang-long,ZHANG Hai-bo and ZHANG Tian-hong.Research on Modeling Method of On-Board Engine Model Based on Sparse Auto-Encoder[J].Journal of Propulsion Technology,2017,38(6):1209-1217. |
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| Authors: | LI Yong-jin JIA Shuang-long ZHANG Hai-bo and ZHANG Tian-hong |
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