基于改进局部线性模型树的航空发动机过渡态非线性辨识

【类型】期刊

【作者】王伟 李建锋 刘帅  

【刊名】信息与控制

【关键词】 航空发动机,非线性系统,局部线性模型树(LOLIMOT),系统辨识,AIC准则

【摘要】为了解决在采用局部线性模型树(LOcal Linear MOdel Tree,LOLIMOT)辨识发动机非线性系统时,出现的辨识网络复杂和模型精度问题,提出一种将非线性自回归滑动平均模型(NARMAX)和LOLIMOT网络融合的改进神经网络结构.基于非线性自回归滑动平均模型NARMAX的思想,将原始局部子模型的线性函数替换为非线性多项式函数,并基于AIC(Akaike information criterion)显著性准则的前向选择法对非线性项按照重要性程度进行选择,将简化后的非线性函数用于构建原始LOLIMOT模型局部子模型,形成一种改进LOLIMOT网络模型.通过某航空发动机过渡态下的辨识实验表明,改进算法能够将原LOLIMOT模型复杂度降低46%左右,相对预测精度提高50%以上,验证了在对发动机模型复杂度和精度要求较高的领域,改进模型是一种更加有效的网络结构.

【年份】2021

【作者单位】中国民航大学适航学院;中国民航大学中欧航空工程师学院;

【期号】05

【页码】560-569+577

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