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根据【关键词:航空发动机,粒子群算法,系统辨识,最小二乘算法,闭环系统】搜索到相关结果 1135 条
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基于约束卡尔曼滤波的航空发动机状态变量模型辨识方法
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作者:
郑斐华
胡春艳
李伟
韩博
来源:
热能动力工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
约束卡尔曼滤波
状态变量
系统辨识
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描述:
为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤波算法,改进的卡尔曼滤波算法可以明显加快模型参数收敛速度、减小稳态误差。
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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
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作者:
王伟
李建锋
刘帅
来源:
信息与控制
年份:
2021
文献类型 :
期刊
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
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描述:
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
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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
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作者:
王伟
李建锋
刘帅
来源:
信息与控制
年份:
2021
文献类型 :
期刊
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
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描述:
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
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基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法
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作者:
刘超
张茂伟
吕玉红
周建超
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
装配质量
总装优化
航空发动机
粒子群算法
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描述:
为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础
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基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
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作者:
刘超
熊静
来源:
农业装备与车辆工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
数据预测
航空发动机
粒子群算法
NARX神经网络
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描述:
航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。提出了一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型,用来准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势;通过准确预测航空发动机输出
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基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
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作者:
刘超
熊静
来源:
农业装备与车辆工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
数据预测
航空发动机
粒子群算法
NARX神经网络
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描述:
航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。为了准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势,提出一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型。通过准确预测航空发动机输出的传感器
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基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
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作者:
瞿红春
林文斌
许旺山
郭龙飞
来源:
中国民航大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
基线挖掘
航空发动机
粒子群算法
混沌
Elman神经网络
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描述:
为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。
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基于协同进化粒子群算法的航空发动机多管路布局优化
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作者:
于雷
来源:
电子设计工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
协同进化算法
粒子群算法
多管路布局
路径规划
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描述:
航空发动机外部含有多条管路,管路路径之间的相互干扰,影响着管路的整体敷设效果。针对多管路布局问题,以管路长度最小化和平滑度最优为优化目标,结合粒子群算法和协同进化思想,提出了一种基于协同进化粒子
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基于协同进化粒子群算法的航空发动机多管路布局优化
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作者:
于雷
来源:
电子设计工程
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
协同进化算法
粒子群算法
多管路布局
路径规划
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描述:
航空发动机外部含有多条管路,管路路径之间的相互干扰,影响着管路的整体敷设效果。针对多管路布局问题,以管路长度最小化和平滑度最优为优化目标,结合粒子群算法和协同进化思想,提出了一种基于协同进化粒子
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基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
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作者:
瞿红春
林文斌
许旺山
郭龙飞
来源:
中国民航大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
基线挖掘
航空发动机
粒子群算法
混沌
Elman神经网络
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描述:
为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。