基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

发布时间：2017-10-03 03:00

  本文关键词：基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

  更多相关文章： 液体火箭发动机 状态预测 离散过程神经网络 极限学习算法 递推算法

【摘要】：提出一种基于极限学习算法的离散过程神经网络模型,用于解决液体火箭发动机状态预测这一难题。首先,在历史数据的基础上建立离散过程神经网络(DPNN)预测模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习(EL)算法对双并联前馈离散过程神经网络(DPFDPNN)隐层到输出层的权值进行更新,并应用权值更新后的过程神经网络对发动机状态进行预测;最后,以液体火箭发动机状态预测中氢涡轮泵扬程预测为例,分别采用有权值更新和无权值更新两种预测模型进行了试验。结果表明,通过更新过程神经网络权值可以使模型具有更高的预测精度和更好的适应能力,该方法能够为液体火箭发动机状态预测提供一种有效的解决途径。
【作者单位】： 国防科学技术大学航空科学与工程学院;
【关键词】： 液体火箭发动机 状态预测 离散过程神经网络 极限学习算法 递推算法
【基金】：国家自然科学基金(51206181;51506219)~~
【分类号】：V434
【正文快照】： 网络出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20160112.1520.001.html引用格式:聂侥,程玉强,吴建军.基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测[J].北京航空航天大学学报,2016,42(8):1675-1681.NIE Y,CHENG Y Q,WU J J.Condition prediction of liquid propellant rocke

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本文编号：962738