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涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法
1
作者
唐雅娟
程谋森
《燃气涡轮试验与研究》
2008年第2期27-32,共6页
针对具有非线性和时变关系的涡轮试验多通道信号偏差检测问题,建立了自关联神经网络估计器和预报器方法。分析了自关联神经网络结构及输入-输出参数与测量变量之间的关联关系,提出了不同输入参数的涡轮试验传感器数据估计器和预报器,实...
针对具有非线性和时变关系的涡轮试验多通道信号偏差检测问题,建立了自关联神经网络估计器和预报器方法。分析了自关联神经网络结构及输入-输出参数与测量变量之间的关联关系,提出了不同输入参数的涡轮试验传感器数据估计器和预报器,实现了对数据偏差的检测、分离及数据重构。
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关键词
燃气涡轮发动机
传感器数据证实
自关联神经网络
估计与预报
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职称材料
题名
涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法
1
作者
唐雅娟
程谋森
机构
国防科技大学航天与材料工程学院
出处
《燃气涡轮试验与研究》
2008年第2期27-32,共6页
基金
湖南省优秀博士学位论文基金资助项目(2003011)
中国燃气涡轮研究院先进试验技术研究资助项目
文摘
针对具有非线性和时变关系的涡轮试验多通道信号偏差检测问题,建立了自关联神经网络估计器和预报器方法。分析了自关联神经网络结构及输入-输出参数与测量变量之间的关联关系,提出了不同输入参数的涡轮试验传感器数据估计器和预报器,实现了对数据偏差的检测、分离及数据重构。
关键词
燃气涡轮发动机
传感器数据证实
自关联神经网络
估计与预报
Keywords
gas turbine engine
sensor data validation(SDV)
auto-associative neural network(AANN)
estimate and prediction
分类号
V263.4 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法
唐雅娟
程谋森
《燃气涡轮试验与研究》
2008
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