申请/专利权人：中国航发沈阳发动机研究所

申请日：2023-07-18

公开（公告）日：2023-10-20

公开（公告）号：CN116911024A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06N3/0442;G06N3/08;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.07#实质审查的生效;2023.10.20#公开

摘要：本申请提供了一种基于NGO‑LSTM的航空发动机压气机建模方法，包括：确定综合性相关指标，通过综合性相关指标筛选出与压气机出口总温和出口总压最相关的输入参数；将所选的压气机模型的输入参数通过卡尔曼滤波进行数据级融合；将通过卡尔曼滤波进行数据级融合后的输入参数通过LSTM进行压气机建模，通过NGO对LSTM的隐含层神经元数、学习率和正则化系数进行参数优化获得优化后的LSTM压气机模型；通过归一化均方根误差和决定系数对优化后的LSTM压气机模型进行量化评价，验证所建立的压气机模型准确性。本申请方法可以大幅减少计算量，缩短计算时间，且可以在缺少压气机特性等先验知识的情况下，提高压气机模型的可靠性，避免了单一传感器信息盲区的问题。

主权项：1.一种基于NGO优化LSTM的航空发动机压气机建模与检测方法，其特征在于，所述方法包括：确定综合性相关指标，通过综合性相关指标筛选出与压气机出口总温和出口总压最相关的输入参数；将所选的压气机模型的输入参数通过卡尔曼滤波进行数据级融合；将通过卡尔曼滤波进行数据级融合后的输入参数通过LSTM进行压气机建模，通过NGO对LSTM的隐含层神经元数、学习率和正则化系数进行参数优化获得优化后的LSTM压气机模型；通过归一化均方根误差和决定系数对优化后的LSTM压气机模型进行量化评价，验证所建立的压气机模型准确性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国航发沈阳发动机研究所 一种基于NGO优化LSTM的航空发动机压气机建模与检测方法

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