| 基于优化智能网络的发动机推力指令模型 |
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| 引用本文： | 潘 阳,李秋红,顾书文,李业波.基于优化智能网络的发动机推力指令模型[J].航空发动机,2016,42(2):51-56. |
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| 作者姓名： | 潘 阳 李秋红 顾书文 李业波 |
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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： | 航空科学基金（20110652003）、中央高校基本科研业务专项基金（NN2012033）资助 |
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| 摘 要： | 针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.
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| 关 键 词： | 推力指令模型 性能退化缓解 极端学习机 微分进化算法 航空发动机 |
Aeroengine Thrust Command Model Based on Optimized Intelligent Networks |
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| Authors: | PAN Yang LI Qiu-hong GU Shu-wen LI Ye-bo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | thrust command model performance deterioration mitigation extreme learning machine differential evolution aeroengine |
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