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根据【检索词:航空发动机 性能寻优控制 参数估计 非线性估计 量子粒子群】搜索到相关结果 3235 条
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基于非线性模型预测的航空发动机性能寻优控制
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作者:
郑前钢
金崇文
项德威
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机控制
性能寻优控制
机载模型
非线性模型预测控制
复合推进系统动态模型
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描述:
提出一种基于非线性模型预测的航空发动机性能寻优控制方法,以提升性能寻优控制的响应速度。基于风扇进口温度插值的复合推进系统动态模型建模方法建立全包线机载预测模型,以实时估计发动机性能参数及有限时域内
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基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制
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作者:
王元
李秋红
黄向华
来源:
航空动力学报
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机 性能寻优控制 分散迁移优化算法 最小油耗寻优控制 全局最优解
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描述:
最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下,DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比
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基于自适应拟合建模的航空发动机健康参数估计
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作者:
顾嘉辉
鲁峰
黄金泉
强子健
来源:
传感器与微系统
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
商用航空发动机
卡尔曼滤波
状态变量模型
气路健康参数
自适应拟合建模
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描述:
针对航空发动机各部件会发生性能缓慢退化,而现有的发动机线性模型建模方法无法在全寿命期限内满足精度要求,导致滤波算法对健康参数的估计误差随着飞行循环数的增加而增加的问题,提出自适应拟合的方法建立包含
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基于平衡流形展开模型的航空发动机健康参数估计
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作者:
刘硕硕
戚万领
王志涛
高楚铭
来源:
航空发动机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
非线性卡尔曼滤波
航空发动机
平衡流形展开模型
健康参数估计
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描述:
系统的良好近似性,各参数退化模式下的估计结果准确,稳态误差不超过3%;与采用部件级模型作为底层模型的方案相比,该方案的估计速度提升了1个量级。验证了基于航空发动机EME模型结合非线性卡尔曼滤波器进行健康参数估计方法的实际可行性。
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基于Fibonacci搜索方法的航空发动机性能寻优
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作者:
杨旦旦
来源:
航空动力学报
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机 引射器 梯度 Fibonacci搜索方法 起作用约束 性能寻优
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描述:
最大推力、最低油耗、最低涡轮前温度模式的寻优.举例说明了Fibonacci搜索方法应用的具体过程.给出了不同高度、马赫数下的寻优结果.结果表明:最优目标性能满足的约束边界与飞行高度、马赫数密切相关
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基于窄带雷达回波的飞机旋翼参数估计
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作者:
赵新燕
曹文杰
来源:
舰船电子对抗
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
旋翼参数估计
微多普勒特性
飞机目标分类
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描述:
和桨叶片数,最后将提取的参数与标准库中的旋翼参数对比以实现飞机目标分类。MATLAB仿真实验结果表明了该旋翼参数估计方法的有效性,还可用于飞机目标分类。
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基于不完全测量数据的飞行器轨迹参数估计
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作者:
李冬
刘学
来源:
国防科技大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
不完全测量
稀疏优化
样条
轨迹参数估计
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描述:
提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得
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基于不完全测量数据的飞行器轨迹参数估计
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作者:
李冬
刘学
来源:
国防科技大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
不完全测量
稀疏优化
样条
轨迹参数估计
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描述:
提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得
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基于安装相位寻优的航空发动机多级转子振动抑制方法
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作者:
陈越
崔继文
孙逊
谭久彬
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
振动响应
安装相位寻优
转子动力学
多级转子
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描述:
为了通过最优匹配航空发动机多级转子的安装相位来实现对转子系统的振动抑制,首先建立了不平衡质量点与装配止口形心在装配过程中的坐标传递模型,然后推导了质量偏心和止口偏心对转子的激励形式,进而将坐标传递
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基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测
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作者:
李艳军
张建
曹愈远
张丽娜
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
模糊信息粒化
航空发动机
遗传算法
参数预测
折交叉验证
k
支持向量机(SVM)
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描述:
提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K-CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA