[发明专利]基于神经网络的航空发动机线性变参数模型建立方法有效

专利信息
申请号: 202110549309.6 申请日: 2021-05-20
公开(公告)号: CN113282004B 公开(公告)日: 2022-06-10
发明(设计)人: 顾子渝;张永亮;李秋红;聂聆聪;庞淑伟;李宇琛 申请(专利权)人: 南京航空航天大学;北京动力机械研究所
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04;F01D21/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 代理人: 杨楠
地址: 210000 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于神经网络的航空发动机线性变参数模型建立方法,在线训练神经网络模型,神经网络模型包括隐含层、输出层以及设置于隐含层与输出层之间的乘法层,隐含层与乘法层之间为连接权值为1的局部连接,乘法层与输出层之间为全连接,乘法层的激励函数为比例函数,输出层的激励函数为线性函数,神经网络模型的输入为航空发动机线性变参数模型的调度参数,神经网络模型的输出为航空发动机线性变参数模型的状态方程和输出方程的输出;利用所述神经网络模型获得航空发动机线性变参数模型的参数,进而建立航空发动机线性变参数模型。相比现有技术,本发明能够基于个体发动机的输入输出数据,实现对发动机个体的快速线性变参数模型的建立。
搜索关键词: 基于 神经网络 航空发动机 线性 参数 模型 建立 方法
【主权项】:
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