本文關(guān)鍵詞：基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)

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【摘要】：提出一種基于極限學(xué)習(xí)算法的離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于解決液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)這一難題。首先,在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DPNN)預(yù)測(cè)模型;然后,根據(jù)在線更新的數(shù)據(jù)樣本,采用遞推極限學(xué)習(xí)(EL)算法對(duì)雙并聯(lián)前饋離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DPFDPNN)隱層到輸出層的權(quán)值進(jìn)行更新,并應(yīng)用權(quán)值更新后的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè);最后,以液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)中氫渦輪泵揚(yáng)程預(yù)測(cè)為例,分別采用有權(quán)值更新和無權(quán)值更新兩種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了試驗(yàn)。結(jié)果表明,通過更新過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值可以使模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和更好的適應(yīng)能力,該方法能夠?yàn)橐后w火箭發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)提供一種有效的解決途徑。
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)航空科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī) 狀態(tài)預(yù)測(cè) 離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 極限學(xué)習(xí)算法 遞推算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51206181;51506219)~~
【分類號(hào)】：V434
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20160112.1520.001.html引用格式:聶僥,程玉強(qiáng),吳建軍.基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2016,42(8):1675-1681.NIE Y,CHENG Y Q,WU J J.Condition prediction of liquid propellant rocke

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【相似文獻(xiàn)】

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3 王s，

本文編號(hào)：962738