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基于遗传优化混合模型发动机稳态数据融合
文献摘要：
航空发动机稳态数据受工作环境、测量方式、控制规律等多方面因素影响,其试验数据常存在异常值,会对稳态性能参数计算结果造成影响.基于数据来源的正态性假设,采用高斯混合模型对数据进行筛选分类.在模型求解算法方面,采用遗传优化算法克服期望极大(EM)算法的局部收敛性,使计算结果具有一定的全局最优性,并复合应用EM算法弥补遗传算法收敛速度慢的不足.使用赤池信息准则或贝叶斯信息准则(AIC/BIC)作为数据筛选结果评定指标,并验证该方法的可行性.在数据融合方面,提出基于最优模型参数相似理论进行数据融合的方法,融合后数值接近真实稳态数据值,可作为该稳态数据片段的特征值.
文献关键词：
航空发动机;稳态数据;高斯混合模型;遗传优化
中图分类号：
作者姓名：
哈圣;白楚枫;杜建红;朱赤洲;姜华
作者机构：
中国航发沈阳发动机研究所,辽宁沈阳 110015
文献出处：
引用格式：
[1]哈圣;白楚枫;杜建红;朱赤洲;姜华-.基于遗传优化混合模型发动机稳态数据融合)[J].测控技术,2022(04):78-82,93
A类：
B类：
稳态数据,数据融合,航空发动机,测量方式,控制规律,常存,异常值,稳态性能,性能参数,参数计算,造成影响,数据来源,正态性,高斯混合模型,模型求解,求解算法,法方,遗传优化算法,EM,局部收敛,收敛性,全局最优,最优性,复合应用,补遗,收敛速度,速度慢,赤池信息准则,贝叶斯信息准则,AIC,BIC,数据筛选,评定指标,最优模型,相似理论,数据片段
AB值：
0.417772
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