基于 Ｏｎｌｉｎｅ-ＲＢＦＮＮ的航空发动机动态模型研究

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2022, Vol. 36 ›› Issue (4): 203-212.

基于Ｏｎｌｉｎｅ-ＲＢＦＮＮ的航空发动机动态模型研究

王志浩，魏民祥，叶志锋

南京航空航天大学能源与动力学院

发布日期:2022-05-16
作者简介:王志浩，男，硕士研究生，主要从事发动机智能容错控制研究，E-mail:wzh_152@foxmail.com;;*魏民祥，男，教授，主要从事内燃机控制研究

Published:2022-05-16

摘要/Abstract

摘要： 为解决航空发动机在出现性能退化时模型精度下降的问题，提出了一种基于在线径向基函数神经网络（online radial basis function neural network, Online-RBFNN）的航空发动机动态模型。采用连续K均值（K-Means）算法和FTRL（follow the regularized leader）在线学习算法，对典型RBFNN进行改进，实现在线学习功能。以某型涡扇发动机正常退化数据为原始样本，建立低压涡轮机（low pressure turbine, LPT）出口总温度动态模型，并与其他多种算法建立的模型进行对比，动态模型的平均绝对误差、均方根误差和校正决定系数分别为0.59、1.7和0.997 8;将所建立的动态模型在同型号但不同飞行包线区域、不同退化形式的发动机运行数据上进行测试，模型输出结果的误差可分别控制在[-9,8]K和[-10,9]K范围内。研究结果表明，基于Online-RBFNN的动态模型能有效避免模型精度下降的问题，且具有良好的自适应能力

中图分类号:

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