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航空发动机排气温度基线建模新方法研究
文献摘要：
为实现航空发动机气路性能诊断与预测,提出一种基于堆叠降噪自编码器(Stacked de?noising auto encoder,SDAE)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)相结合的航空发动机排气温度(Exhaust gas temperature,EGT)基线建模方法.以CFM56-7B发动机实际采集的飞行数据作为原始数据样本,利用SDAE进行数据特征提取和降噪处理后,将提取到的非线性特征作为SVR网络的输入,建立排气温度基线模型.利用同型号的另一台发动机航后数据对所建立的排气温度基线模型进行验证,并与基于单一网络的基线模型进行对比.结果表明,基于SDAE-SVR融合模型的基线建模方法具有更强的鲁棒性和更高的预测精度.
文献关键词：
航空发动机;堆叠降噪自编码器;支持向量回归机;排气温度;基线模型
中图分类号：
作者姓名：
刘渊;余映红;田彦云;王奕首;卿新林;王锦涛
作者机构：
中国航发湖南动力机械研究所,湖南株洲 412000;厦门大学 航空航天学院,福建厦门 361102;陆军装备部装备项目管理中心,北京 100072
文献出处：
引用格式：
[1]刘渊;余映红;田彦云;王奕首;卿新林;王锦涛-.航空发动机排气温度基线建模新方法研究)[J].推进技术,2022(04):11-20
A类：
B类：
航空发动机,排气温度,气路,性能诊断,堆叠降噪自编码器,Stacked,noising,auto,encoder,SDAE,Support,vector,regression,SVR,Exhaust,gas,temperature,EGT,CFM56,7B,飞行数据,原始数据,数据特征,降噪处理,取到,非线性特征,基线模型,同型号,另一台,融合模型,支持向量回归机
AB值：
0.338212
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