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- 用于航空发动机动态辨识的MSMEA-ELM算法
- 作者： 许梦阳 黄金泉 潘慕绚 来源： 传感器与微系统 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 传感器 动态辨识 思维进化算法 极端学习机 泛化能力
- 描述： 针对传统思维进化算法搜索半径缺乏目的性,临时子群体补充缺乏方向性以及神经网络训练速度慢、泛化能力不足,传统极端学习机隐含层神经元个数多的缺点,提出一种多群体自适应思维进化算法优化的极端学习机(MSMEA—ELM)算法,通过传感器数据训练该算法用于对航空发动机大范围动态过程进行辨识。以训练均方误差与权值2范数的加权和最小为优化目标,采用多群体自适应思维进化算法优化极端学习机。以某型涡扇发动机为研究对象,采用MSMEA—ELM算法进行航空发动机动态过程辨识,验证了该算法的有效性。
- 航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法
- 作者： 许梦阳 黄金泉 鲁峰 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障诊断 自适应 粒子滤波 神经网络 非高斯噪声
- 描述： 针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波(SANNWA-PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA-PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。