公开(公告)号：CN118861802A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410836307.9

申请日：2024-06-26

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘新鹏 ,  刘明哲 ,  杨宪强 ,  孙希明

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0455 ,  G01M15/04

Abstract: 本发明属于模型参数辨识领域，提出一种基于Koopman神经网络的航空发动机系统辨识方法。本发明针对航空发动机系统，引入Koopman算子理论，对航空发动机系统参数进行估计，实现航空发动机系统的准确辨识；同时通过将航空发动机系统非线性状态空间映射到线性不变子空间，实现航空发动机系统非线性动态的全局线性化建模，便于后续基于成熟的线性控制方法进行控制器设计。本发明验证了Koopman神经网络对于航空发动机系统大包线飞行范围内多工况运行时的非线性系统参数辨识能力。本发明为航空发动机系统非线性和鲁棒控制等领域提供了全局线性化建模基础。

公开(公告)号：CN118690562A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410825557.2

申请日：2024-06-25

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 孙希明 ,  钱煜 ,  刘新鹏 ,  杨宪强

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明涉及模型参数辨识技术领域，提出了一种考虑非对称噪声及时滞影响的航空发动机系统在线辨识方法。针对在航空发动机系统中航空发动机转速对燃油流量变化的响应延迟导致系统存在时滞；以及航空发动机系统因外部扰动和仪表误差等因素导致量测数据存在非高斯偏斜噪声和异常值的问题，本发明提出航空发动机系统的在线辨识方法，引入偏拉普拉斯分布对噪声进行建模，基于贝叶斯定理求解航空发动机系统存在的时滞的后验分布，通过递归期望最大化算法在线估计出航空发动机系统模型参数及噪声参数。