试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

摘要：

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法.以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证.结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90％、1.51％、和2.01％;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度.

关键词：涡轴发动机;起动过程;数据驱动;变步长萤火虫优化算法;非线性自回归网络;模型辨识

所属期刊栏目：48

分类号：V231.3(航空发动机（推进系统）)

资助基金：国家自然科学基金;泰山学者建设工程专项

在线出版日期：2022-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：6-12