本文選題：航空發(fā)動機 + 飛行試驗　； 參考：《燃?xì)鉁u輪試驗與研究》2016年06期

【摘要】：為實現(xiàn)航空發(fā)動機飛行試驗實時監(jiān)控,分析整理了渦扇發(fā)動機實際飛行試驗數(shù)據(jù),并以三層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),通過引入輸出層反饋至輸入層,形成該渦扇發(fā)動機的NNARX模型。對包括高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速在內(nèi)的11個發(fā)動機關(guān)鍵參數(shù)變化模型進(jìn)行研究,并在額外架次全程飛行試驗數(shù)據(jù)上驗證和討論辨識模型的推廣能力。結(jié)果表明,辨識模型樣本點上最大相對誤差在5%以內(nèi),辨識模型可以應(yīng)用到該型發(fā)動機的試飛實時監(jiān)控中,同時也可為后續(xù)建立渦扇發(fā)動機的全包線自適應(yīng)實時監(jiān)控模型提供參考。
[Abstract]:In order to realize the real-time monitoring of aero-engine flight test, the actual flight test data of turbofan engine are analyzed and sorted, and based on the three-layer forward artificial neural network, the output layer is introduced to feed back to the input layer. The NNARX model of the turbofan engine is formed. The change models of 11 engine key parameters, including the rotational speed of high pressure rotor, are studied, and the generalization ability of the identification model is verified and discussed on the additional flight test data. The results show that the maximum relative error on the sample points of the identification model is less than 5%, and the identification model can be applied to the real-time monitoring of the flight test of the engine. At the same time, it can also provide a reference for the establishment of a turbo fan engine full envelope adaptive real-time monitoring model.
【作者單位】： 中國飛行試驗研究院;
【分類號】：V217

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本文編號：1896360