涡轴发动机高精度实时部件级模型研究

发布时间：2017-09-29 23:13

  本文关键词：涡轴发动机高精度实时部件级模型研究

  更多相关文章： 涡轴发动机 数学模型 共同工作方程 BP神经网络 萤火虫算法

【摘要】：提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。
【作者单位】： 南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室;中国航空动力控制系统研究所;
【关键词】： 涡轴发动机 数学模型 共同工作方程 BP神经网络 萤火虫算法
【分类号】：V235.12
【正文快照】： 1引言航空发动机数值仿真技术在航空发动机研制及控制系统设计、验证过程中具有极其重要的作用。以数学模型代替真实发动机开展数值仿真或半物理仿真,可以对控制算法、故障诊断技术、健康管理技术等进行初步的验证,节约实验成本、降低实验风险。特别地,以高精度的实时模型作为

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本文编号：944767