【摘 要】
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排气温度是航空发动机关键运行参数之一,对其进行监控是航空发动机试飞安全监控的主要内容之一。航空发动机排气温度健康状态监控一般都是通过分析测量值与目标值之间的偏离
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排气温度是航空发动机关键运行参数之一,对其进行监控是航空发动机试飞安全监控的主要内容之一。航空发动机排气温度健康状态监控一般都是通过分析测量值与目标值之间的偏离程度来实现的,因此排气温度参数模型是进行排气温度健康状态监控的基础。由于神经网络在非线性映射方面具有先天优势,因此广泛用于各种解析表达式未知的函数逼近。针对飞行试验中航空发动机健康状态监控问题,充分利用神经网络在函数逼近方面的优势,利用试飞数据对某型发动机的排气温度进行建模,并对比分析了一般曲线拟合和系统辨识两种神经网络建模方法的差异。分析结果表明
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