基于优化智能网络的发动机推力指令模型

摘要：

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.

关键词：推力指令模型、性能退化缓解、极端学习机、微分进化算法、航空发动机

所属期刊栏目：42

分类号：V233.7(航空发动机（推进系统）)

资助基金：航空科学基金20110652003;中央高校基本科研业务专项基金NN2012033

在线出版日期：2016-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：51-56