计测技术
計測技術
계측기술
METROLOGY & MEASUREMENT TECHNOLOGY
2011年
4期
5-6,38
,共3页
航空发动机状态监测%系统辨识%人工神经网络%学习算法
航空髮動機狀態鑑測%繫統辨識%人工神經網絡%學習算法
항공발동궤상태감측%계통변식%인공신경망락%학습산법
针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型；选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型；以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测.结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法.
針對航空髮動機狀態鑑測問題,引入人工神經網絡為髮動機複雜非線性繫統建立精確模型；選擇以GA-BP貝葉斯算法作為神經網絡訓練算法,建立優化設計近似模型；以髮動機排氣溫度的預測為例,構建瞭一箇GA-BP神經網絡對航空髮動機狀態進行預測.結果錶明,GA-BP神經網絡收斂速度快,汎化能力彊,優于標準BP神經網絡,因而為航空髮動機狀態鑑測提供瞭一種有效的方法.
침대항공발동궤상태감측문제,인입인공신경망락위발동궤복잡비선성계통건립정학모형；선택이GA-BP패협사산법작위신경망락훈련산법,건립우화설계근사모형；이발동궤배기온도적예측위례,구건료일개GA-BP신경망락대항공발동궤상태진행예측.결과표명,GA-BP신경망락수렴속도쾌,범화능력강,우우표준BP신경망락,인이위항공발동궤상태감측제공료일충유효적방법.
