【摘 要】
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针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法。其中子模型I采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为
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针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法。其中子模型I采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型II的输入;子模型II采用优化极端学习机（ELM）算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令。为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法（DE）优化ELM初始网络参数。数字仿真验证表明：各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17%和单一极端学习机最大14.5
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