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涡轴发动机自适应混合诊断模型高斯加权聚类方法
被引量:
5
1
作者
佘云峰
黄金泉
鲁峰
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1178-1184,共7页
针对整个飞行包线内涡轴发动机健康参数估计问题,提出基于高斯加权聚类的机载自适应混合模型建立方法.机载自适应混合模型由卡尔曼滤波器和神经网络组成,由于飞行数据样本庞大,采用高斯加权模型对涡轴发动机飞行数据进行实时聚类,利用...
针对整个飞行包线内涡轴发动机健康参数估计问题,提出基于高斯加权聚类的机载自适应混合模型建立方法.机载自适应混合模型由卡尔曼滤波器和神经网络组成,由于飞行数据样本庞大,采用高斯加权模型对涡轴发动机飞行数据进行实时聚类,利用聚类数据更新神经网络权重,并实现自适应混合模型工作范围的自动扩展.仿真结果表明了该方法的有效性,采用高斯加权聚类的自适应混合模型提高了全包线内性能跟踪的精度.
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关键词
涡轴发动机
高斯加权模型
机载自适应混合模型
性能参数估计
卡尔曼滤波
神经网络
原文传递
题名
涡轴发动机自适应混合诊断模型高斯加权聚类方法
被引量:
5
1
作者
佘云峰
黄金泉
鲁峰
机构
南京航空航天大学能源与动力学院
出处
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1178-1184,共7页
文摘
针对整个飞行包线内涡轴发动机健康参数估计问题,提出基于高斯加权聚类的机载自适应混合模型建立方法.机载自适应混合模型由卡尔曼滤波器和神经网络组成,由于飞行数据样本庞大,采用高斯加权模型对涡轴发动机飞行数据进行实时聚类,利用聚类数据更新神经网络权重,并实现自适应混合模型工作范围的自动扩展.仿真结果表明了该方法的有效性,采用高斯加权聚类的自适应混合模型提高了全包线内性能跟踪的精度.
关键词
涡轴发动机
高斯加权模型
机载自适应混合模型
性能参数估计
卡尔曼滤波
神经网络
Keywords
turbo-shaft engine
Gaussian weighted sum model
on-board adaptive hybrid model
performance parameter estimation
Kalman filter
neural network
分类号
V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
涡轴发动机自适应混合诊断模型高斯加权聚类方法
佘云峰
黄金泉
鲁峰
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
5
原文传递
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参考文献
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