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461.
应用神经网络信息融合诊断航空发动机故障 总被引:5,自引:3,他引:2
研究了基于神经网络信息融合技术,同时结合模糊集合论对发动机气路部件进行故障诊断的方法,并以某型涡轴发动机为对象进行了仿真分析.研究结果表明该方法的故障诊断过程相对简单,对模型的精度要求不高,能够降低虚警、误报、漏报等情况的发生. 相似文献
462.
463.
465.
为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响,基于录取的全环燃烧室排放试验数据,构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入,CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型,确定了最优网络宽度。结果表明,存在一个最优的网络宽度值,使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳,本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系,可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后,基于敏感性分析,结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。 相似文献
467.
发展了一种基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失预测方法。提取了影响风扇转子叶根损失的关键气动参数作为输入变量,熵损失系数作为输出参数;采用计算耗时小的单叶片通道定常模型,通过给定不同边界条件并进行组合来构建样本数据库,使得数据库中样本点尽可能覆盖更广的复杂进气工况;采用径向基神经网络训练并构建输入变量与输出参数之间的映射,实现叶根损失的快速预测。计算结果表明:该损失模型能够准确捕捉叶根损失的径向分布趋势,并且相比于传统损失模型能够大幅提升预测精度。在不同流量、进气旋流以及畸变强度工况下,叶根流动损失平均预测误差基本小于10%。 相似文献
468.
具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制的硬件设计与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对隐式广义预测控制算法在被控系统复杂性增加时有效性降低、实时性变差的问题,本文将神经元网络作为该算法的补偿,提出了一种具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制方法,并着重讨论了神经元网络的硬件设计和NIGPC的实现。仿真结果表明:NIGPC不仅保留了IGPC鲁棒性强等特点,更主要的是它提高了IGPC的的实时性,并使之具有良好的跟踪特性。 相似文献
469.
介绍了新型通信卫星邻接型输出多工器的设计方法,依照这种方法研制的十信道输出多工器性能优良,与国际公认技术指标趋于一致。 相似文献
470.