公开(公告)号：CN115455800A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202110645925.1

申请日：2021-06-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 崔智全 ,  闫志骐 ,  钟诗胜 ,  林琳

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06N3/08 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种基AdaLMBP神经网络模型的航空发动机性能状态预测方法，其特征在于，获取航空发动机燃油流量数据，并对航空发动机的燃油流量数据进行预处理，得到数据；将数据整理成数据集，将数据集{X，Y}拆分为训练集{Xtrain,Ytrain}和测试集{Xtest,Ytest}，搭建AdaLM‑BP神经网络模型，使用训练集训练模型，完成模型训练后，测试并应用模型，还包括首先从发动机采集数据，然后经过预处理得到模型可用的数据，此后上述三层AdaLM‑BP神经网络模型进行数据训练，用于预测未来的趋势，本发明针对航空发动机性能预测方法存在的问题，使模型的优化算法改变误差下降方向，收敛到“好”的局部最小；通过实验使用CFM56‑5B型发动机采集的燃油流量数据验证了该性能预测方法的有效性。