典型文献
基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
文献摘要：
为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型,提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合(NN-PSM)的机载自适应稳态模型建模方法.该方法基于小偏差线性化方法对发动机进行线性化来提取推进系统矩阵,用于表征机载模型与发动机之间的输出偏差量.基于神经网络建立发动机基线模型,用于映射飞行条件与发动机输出量之间的关系,利用神经网络的强拟合能力提高机载模型的稳态精度;设计卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数,提高模型的自适应能力.在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证,并与传统的复合推进系统模型(CPSM)进行对比,结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66％以内,而CPSM的平均精度为2.07％以内,运行时间仅为CPSM的1/10,且具有数据存储量少的特点.
文献关键词：
机载稳态模型;推进系统矩阵;神经网络;基线模型;自适应
中图分类号：
作者姓名：
项德威;郑前钢;张海波;陈铖;房娟
作者机构：
南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室,南京210016
文献出处：
引用格式：
[1]项德威;郑前钢;张海波;陈铖;房娟-.基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型)[J].航空动力学报,2022(02):409-423
A类：
推进系统矩阵,CPSM,机载稳态模型
B类：
NN,航空发动机,大包,高实时性,线性化方法,基线模型,飞行条件,输出量,能力提高,稳态精度,卡尔曼滤波器,实时估计,计发,自适应能力,仿真验证,系统模型,运行时间,数据存储,存储量
AB值：
0.193816
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
