典型文献
试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识
文献摘要：
针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法.以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证.结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90％、1.51％、和2.01％;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度.
文献关键词：
涡轴发动机;起动过程;数据驱动;变步长萤火虫优化算法;非线性自回归网络;模型辨识
中图分类号：
作者姓名：
董庆;李本威
作者机构：
海军装备部驻苏州地区军事代表室,江苏苏州215011;海军航空大学航空基础学院,山东烟台264001
文献出处：
引用格式：
[1]董庆;李本威-.试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识)[J].航空发动机,2022(01):6-12
A类：
变步长萤火虫算法,非线性自回归网络,CSFA,变步长萤火虫优化算法
B类：
试车,涡轴发动机,发动机起动,起动过程,过程模型,模型辨识,解析法,算法优化,NARX,辨识方法,识得,留一交叉验证,验证方法,辨识模型,模型输出,输出参数,燃气发生器,输出轴,nr,涡轮,T4,逼近,模型精度
AB值：
0.174304
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