【摘 要】
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本文基于T-S模糊神经网络对涡扇发动机气路参数进行辨识,建立模型应用于发动机状态监控,帮助分析发动机是否发生故障。首先对试飞数据进行分析,剔除重复、相近的数据,缩减样
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本文基于T-S模糊神经网络对涡扇发动机气路参数进行辨识,建立模型应用于发动机状态监控,帮助分析发动机是否发生故障。首先对试飞数据进行分析,剔除重复、相近的数据,缩减样本规模。针对输入维数较多、模糊系统规则数庞大的问题,采用减法聚类划分输入空间,提取模糊规则。利用未参与训练的试飞数据对辨识模型进行验证,结果表明模型输出与试飞数据相对误差不超过5%。在一段发生喘振的故障数据中推广,辨识模型能及时检测出发动机气路参数异常状况。
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