本文主要研究内容
作者赵姝帆,李本威,宋汉强,逄珊,朱飞翔（2019）在《基于K-均值聚类与粒子群核极限学习机的推力估计器设计》一文中研究指出：鉴于航空发动机直接推力控制与健康管理需要高精度及高实时性的推力估计器,提出了一种基于K-均值聚类与粒子群优化的核极限学习机推力估计方法。采用K-均值聚类对全工况范围内的测量数据进行聚类,在每一个子类中,通过核极限学习机建立推力估计器,采用粒子群算法对核极限学习机的核参数和惩罚系数进行优化,利用了核极限学习机稳定性好、非线性拟合能力强的特点,实现了对发动机推力的估计。经涡扇发动机台架试车数据训练与测试表明,本推力估计方法平均预测时间为0.27ms,实时性满足机载在线状态评估和直接推力控制需求,且在估计精度上较现有方法存在一定优势。
Abstract
jian yu hang kong fa dong ji zhi jie tui li kong zhi yu jian kang guan li xu yao gao jing du ji gao shi shi xing de tui li gu ji qi ,di chu le yi chong ji yu K-jun zhi ju lei yu li zi qun you hua de he ji xian xue xi ji tui li gu ji fang fa 。cai yong K-jun zhi ju lei dui quan gong kuang fan wei nei de ce liang shu ju jin hang ju lei ,zai mei yi ge zi lei zhong ,tong guo he ji xian xue xi ji jian li tui li gu ji qi ,cai yong li zi qun suan fa dui he ji xian xue xi ji de he can shu he cheng fa ji shu jin hang you hua ,li yong le he ji xian xue xi ji wen ding xing hao 、fei xian xing ni ge neng li jiang de te dian ,shi xian le dui fa dong ji tui li de gu ji 。jing guo shan fa dong ji tai jia shi che shu ju xun lian yu ce shi biao ming ,ben tui li gu ji fang fa ping jun yu ce shi jian wei 0.27ms,shi shi xing man zu ji zai zai xian zhuang tai ping gu he zhi jie tui li kong zhi xu qiu ,ju zai gu ji jing du shang jiao xian you fang fa cun zai yi ding you shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自推进技术的赵姝帆,李本威,宋汉强,逄珊,朱飞翔，发表于刊物推进技术2019年02期论文，是一篇关于航空发动机论文,推力估计器论文,均值聚类论文,粒子群核极限学习机论文,直接推力控制论文,推进技术2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自推进技术2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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