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涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法
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
作者姓名:唐雅娟  程谋森
作者单位:国防科技大学航天与材料工程学院,湖南长沙,410073
基金项目:湖南省优秀博士学位论文基金 , 中国燃气涡轮研究院先进试验技术研究项目
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.

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:2007-06-05

Neural Network Model Based Approach of Sensor Data Validation for Gas Turbine Test
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
Authors:TANG Ya-juan  CHENG Mon-sen
Abstract:
Keywords:
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