[发明专利]一种基于深度学习的轴流压气机失速喘振预测方法在审
| 申请号： | 202010521798.X | 申请日： | 2020-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN111737910A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 全福祥;赵宏阳;孙希明;马艳华;秦攀 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/15;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮;潘迅 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的轴流压气机失速喘振预测方法，属于航空发动机建模与仿真技术领域。首先，对航空发动机喘振数据进行预处理，在实验数据中划分出测试数据集和训练数据集。其次，依次构建LR分支网络模块、构建WaveNet分支网络模块、构建LR‑WaveNet预测模型。最后，在测试数据上进行实时预测：首先对测试集数据采用相同方式进行预处理，并按LR‑WaveNet预测模型的输入要求调整数据维度；按时间顺序，采用LR‑WaveNet预测模型给出每个样本的喘振预测概率；采用LR‑WaveNet预测模型给出带噪声点数据随时间的喘振概率，测试模型的抗干扰性。本发明综合了时域统计特征和变化趋势，提高了预测精度，并且具有一定的抗干扰性；有利于提高发动机主动控制的性能，具有一定的普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轴流 压气 失速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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