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基于人工神经网络的轴流压气机可调导叶系统辨识
  • ISSN号:1003-0492
  • 期刊名称:《自动化博览》
  • 时间:0
  • 分类:TP1[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]中国科学院工程热物理研究所, [2]中国科学院研究生院
  • 相关基金:国家青年自然科学基金(No.51006099)
作者: 李继超[1,2]
中文摘要:

本文针对低速轴流压气机,采用神经网络方法辨识不同导叶角度时流量与压气机效率之间的关系,给出了详细的辨识过程,采用神经网络BP算法辨识出流量和效率的关系,结果表明,辨识效果良好,能够很好的获得相同转速下不同流量时最大效率所对应的最优导叶角度,而且不同导叶角度时,流量的范围也不同,为实现在线闭环控制提供解决思路。

英文摘要:

本文针对低速轴流压气机,采用神经网络方法辨识不同导叶角度时流量与压气机效率之间的关系,给出了详细的辨识过程,采用神经网络BP算法辨识出流量和效率的关系,结果表明,辨识效果良好,能够很好的获得相同转速下不同流量时最大效率所对应的最优导叶角度,而且不同导叶角度时,流量的范围也不同,为实现在线闭环控制提供解决思路。

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期刊信息
  • 《自动化博览》
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国自动化学会
  • 主编:宋慧欣
  • 地址:北京海淀区上地十街辉煌国际中心5号楼1416室
  • 邮编:100085
  • 邮箱:bjb@kongzhi.net
  • 电话:010-57116290/1
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0492
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2516/TP
  • 邮发代号:82-466
  • 获奖情况:
  • 优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:4015