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基于L-M网络的涡扇发动机动态过程辨识
引用本文:刘小锋,雷勇.基于L-M网络的涡扇发动机动态过程辨识[J].航空计算技术,2000,30(4):10-15.
作者姓名:刘小锋  雷勇
作者单位:中国飞行试验研究院陕西西安 710089 西北工业大学陕西西安 710072
摘    要:介绍了多层前馈网络的Levenberg-Marquardt (LM)算法,对涡扇发动机动态过程的数学模型进行了分析和简化,运用多层前馈网络L-M算法对涡扇发动机进行加力推力变换时的非线性MIMO动态过程的数学模型进行了辨识,辨识所用样本数据和测试数据均为试飞实测数据.辨识结果表明,这种方法收敛快精度高,非常适合于涡扇发动机非线性动态过程的建模.

关 键 词:涡扇发动机  神经网络  Levenberg-Marquardrdt算法  非线性系统辩识
修稿时间:2000年11月8日

Dynamical Process Identification of Turbofan Engine Using L-M Feedforward Neural Network
LIU Xiao feng,LEI Yong.Dynamical Process Identification of Turbofan Engine Using L-M Feedforward Neural Network[J].Aeronautical Computer Technique,2000,30(4):10-15.
Authors:LIU Xiao feng  LEI Yong
Abstract:In this paper,nulti-layer feedforward network using Levenberg-Marquardt algorithm is enployed in nonlinear dynamical process identification of a turbofan engine.L-M algorithm for neural metwork use is briefly introduced.The nonlinear model of the engine is analyzed and simplified.The data used in the paper are from the flight test.It is shown that L-M algorithm is much more efficient than BP algorithm and is very suitable for dynamical process identification of the engine investigated.
Keywords:turbofan engine  nueral network  Levenberg-Marquardt algorithm  nonlinear system identification  
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