[发明专利]一种融合UKF与神经网络的涡扇发动机推力实时估计方法在审
| 申请号： | 202310963903.9 | 申请日： | 2023-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN116933654A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 孙希明;温思歆;张宇;李济均;潘卓锐;孟万植;王东杰;王娜 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0442;G06F18/25;G06F18/214;G06F119/14 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种融合UKF与神经网络的涡扇发动机推力实时估计方法，属于信息技术领域。针对传统UKF建立涡扇发动机机载自适应模型时存在的精度低、收敛速度慢、易发散、计算速度慢等问题，首先根据改进LM‑IUKF方法建立涡扇发动机的机载自适应模型；其次利用机载自适应模型的数据建立涡扇发动机的LSTM神经网络模型；最后将基于改进LM‑IUKF方法的机载自适应模型与LSTM模型相结合，使用LSTM模型替换LM‑IUKF在参数估计测量更新过程中的非线性机理模型。本发明能够在保证推力估计精度的前提下，有效解决精度低、收敛速度慢、易发散、计算速度慢等问题，实现在25ms的运行周期下对推力的高精度和高实时性估计，对推力实时控制的实际应用具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 ukf 神经网络 发动机 推力 实时 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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