热能动力工程

作者：陈子桥，洪 军，肖 刚，温 新

单位：上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240,,上海交通大学 航空航天学院，上海 200240,,上海交通大学 航空航天学院，上海 200240,,上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240,

关键词：航空发动机;数据驱动;麻雀搜索算法;非线性自回归神经网络;动态模型辨识

基金：国家自然科学基金面上项目(12072196)

针对航空发动机动态特性的建模问题，提出一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化NARX神经网络的动态特性参数辨识方法。利用SSA对NARX网络的权值与偏置进行迭代寻优，使网络具备更高的准确度与泛化能力；利用优化后的NARX网络进行动态参数辨识；使用航空发动机飞行测试数据集进行了仿真测试。结果表明：SSANARX方法明显优于NARX和PSONARX方法。SSANARX方法的输出参数N1，N2和排气温度（EGT）与真实值的最大相对误差绝对值δmax分别降低至3.81%，1.24%和3.47%；动态特性指标Ti与Tt与真实值的相对误差均小于5%；经10次交叉试验，参数N1，N2和EGT的测试结果均方根误差均值RMSEm分别为0.29，0.18和1.50。模型的准确性、实时性与稳健性均满足了仿真需求。

来源：2024年第1期

《热能动力工程》期刊编辑部

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