[发明专利]基于自适应共振网络在线增量学习的发动机喘振预测方法有效
| 申请号： | 201910995304.9 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110826600B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 杨顺昆;李红曼;张宇涵;苟晓冬 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M15/14 |
| 代理公司： | 苏州携智汇佳专利代理事务所(普通合伙) 32278 | 代理人： | 钱伟 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自适应共振网络在线增量学习的发动机喘振预测方法，包括以下步骤：实时采集当前发动机部件参数数据组并将数据输入训练好的自适应共振网络中，进而得出输出模式，结合所述输出模式判断发动机当前的状态；其中，训练所述自适应共振网络的具体步骤包括：步骤1:收集数据；步骤2:整理数据；步骤3:训练网络：将步骤2中的所述训练数据集输入所述自适应共振网络中，对所述自适应共振网络进行训练；步骤4:定义输出模式。本发明能对自适应共振网络进行训练，使其跟随发动机的变化及时调整分类，以达到更为实时准确的监测效果，根据当前时刻的输出模式，及时评估当前发动机状态，并对其下一时刻是否喘振进行较准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 共振 网络 在线 增量 学习 发动机 预测 方法 | ||
【主权项】：
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