航空发动机性能参数联合RBFPN和FAR预测
排气温度是最能反映航空发动机运行状态的性能参数之一,对连续飞行班次的起飞排气温度裕度(EGTM,Exhaust Gas Temperature Margin)参数进行预测分析,有助于判知航空发动机将来的工作性能,为预防和排除故障提供充分的时间和决策依据,在依据具有非线性、非平稳特征的起飞EGTM历史监测值序列构建预测模型时,基于奇异值分解滤波算法提出了一种联合径向基函数预测网络(RBFPN,Radial Basis Function Prediction Networks)和函数系数自回归模型(FAR,Functional-coemcient Auto Regressive model)的预测方案,充分发挥RBFPN和FAR在预测EGTM参数值变动趋势成分和随机成分的各自优势,使其互为补充,协同处理.实验结果表明该联合预测方案能够有效抑制RBFPN或FAR单独采用时所呈现出的不足,提高预测性能.
预测建模、发动机排气温度裕度、径向基函数预测网络、函数系数自回归模型
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TP206~+.3(自动化技术及设备)
国防”十一五”预研项目102010201
2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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