| 涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法 |
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| 引用本文： | 唐雅娟,程谋森.涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法[J].燃气涡轮试验与研究,2008,21(2):27-32. |
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| 作者姓名： | 唐雅娟 程谋森 |
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| 作者单位： | 国防科技大学航天与材料工程学院,湖南长沙,410073 |
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| 基金项目： | 湖南省优秀博士学位论文基金
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中国燃气涡轮研究院先进试验技术研究项目 |
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| 摘 要： | 针对具有非线性和时变关系的涡轮试验多通道信号偏差检测问题,建立了自关联神经网络估计器和预报器方法.分析了自关联神经网络结构及输入-输出参数与测量变量之间的关联关系,提出了不同输入参数的涡轮试验传感器数据估计器和预报器,实现了对数据偏差的检测、分离及数据重构.
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| 关 键 词： | 燃气涡轮发动机 传感器数据证实 自关联神经网络 估计与预报 |
| 文章编号： | 1672-2620(2008)02-0027-06 |
| 修稿时间： | 2007年6月5日 |
Neural Network Model Based Approach of Sensor Data Validation for Gas Turbine Test |
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| TANG Ya-juan,CHENG Mon-sen.Neural Network Model Based Approach of Sensor Data Validation for Gas Turbine Test[J].Gas Turbine Experiment and Research,2008,21(2):27-32. |
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| Authors: | TANG Ya-juan CHENG Mon-sen |
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