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支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(SVM)可以优化网络,有效降低模型复杂性,不存在维数灾难和局部极小问题。本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用SVM对某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识,并使用另外一组试车数据.通过辨识模型对起动过程进行了仿真;最后,比较了SVM和RBF神经网络起动模型的辨识精度。结果表明,用SVM辨识发动机起动过程模型,方法简单,学习速度快,辨识精度较高。 相似文献
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为了提高航空发动机核心机起动过程数学仿真模型的计算精度,提出了辨识法建模的思路,主要借助核心机试车数据,
通过求解转子扭矩平衡方程和燃气扭矩特性方程,建立核心机起动数学模型。在燃气扭矩特性的计算求解中,创新性地提出了起
动加速过程“虚拟稳态”的概念。利用辨识模型对某型核心机的起动过程进行了仿真计算,并利用试车数据对辨识模型的计算结
果进行了校核。结果表明:辨识法可用于建立核心机起动数学模型,且辨识模型具有较高的计算精度,计算结果与实际试车数据
之间的误差小于2%,因此辨识模型可作为核心机试车调试的辅助手段。随着核心机试车数据库的完善,辨识模型还将进一步发
展,其计算能力和计算精度还将继续提高。 相似文献
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基于改进BP网络的航空发动机起动过程辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
利用某型发动机地面试验数据作为学习样本,采用改进BP神经网络的方法,建立了航空发动机起动过程动态模型。利用所建立的模型对起动性能进行了估算,估算结果与试验数据基本相符。结果表明,将改进BP神经网络用于起动模型的辨识是可行的,该模型具有精度高,推广性好的优点。对于用BP神经网络对发动机进行起动性能计算具有一定的理论指导意义和应用价值。 相似文献
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基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机(QPSO-ELM)的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明:燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络。 相似文献
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针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。 相似文献
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基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型 总被引:1,自引:1,他引:1
利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本,采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识,结果表明:这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。 相似文献
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为了解决某型涡扇发动机慢车转速以下的数学模型难以建立,无法进行起动性能数值计算的问题,提出了用支持向量机辨识起动模型,依据辨识结果估算起动性能的方法。采用发动机起动试验数据作为学习样本,建立了基于支持向量机的非线性动态起动模型。根据该型发动机起动供油量调整试验得到的供油压力数据,利用所建立的模型对起动性能进行了估算,给出了估算结果与试验数据的对比情况。研究表明,将支持向量机用于起动模型的辨识是可行的,能够较好地解决某型发动机起动性能计算的难题。 相似文献
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基于RBF网络的航空发动机辨识模型 总被引:6,自引:3,他引:6
利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。 相似文献
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航空发动机的故障诊断研究在民航安全发面有着重要的意义,而故障诊断模型的建立尤其关键。采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型,论述了径向基函数神经网络的结构、学习和运行,并通过该模型对发动机参数进行辨识,结果表明RBF神经网络具有较高的故障诊断正确率。 相似文献
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为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
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提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。 相似文献
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航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波(SANNWA PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。 相似文献
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RBF网络用于边界层转捩中抽吸流优化控制 总被引:2,自引:0,他引:2
在抽吸气流控制边界层转捩问题中 ,将径向基神经网络用于抽吸流速与转捩位置间的函数关系建模 ,构造了网络结构 ,利用一组两通道抽吸流控制转捩的实验数据训练网络 ,获得了优化的网络参数。在此基础上 ,利用训练网络所获得的输入 /输出关系模型求解了最优抽吸流速。结果表明 ,RBF网络可有效地应用于边界层转捩主动控制中的系统函数关系建模。 相似文献