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基于过程神经网络与气动热力参数的航空发动机状态监视
  • 期刊名称:南京理工大学学报. 30(5). 533-536,2006(EI: 065110317560)
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金(60373102;60572174)
  • 相关项目:基于过程神经网络的飞机发动机性能衰退预测理论与应用研究
中文摘要:

采用前馈过程神经网络方法预测发动机排气温度,讨论了网络输入输出参数的选择问题,基于正交基函数简化了前馈过程神经网络的聚合运算,提出了从前馈过程神经网络向传统前馈神经网络网络模型的转化方法,基于传统前馈神经网络先验知识给出了学习算法,进行了网络训练及仿真,取得了满意的结果。

英文摘要:

Feedforward process neural networks are adopted to predict an aeroengine exhaust temperature, and the choice of input and output parameters of networks is discussed. Based on the orthogonal basis functions, the aggregation operation of the network is simplified, A transformation method from feedforward process neural networks to feedforward neural networks is proposed. Based on the prior knowledge of the feedforward neural networks, a learning algorithm is given. The simulation on the learning algorithm shows the results are satisfying.

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