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小波网络在航空发动机状态监测中的应用研究
被引:1
作者
:
蒋晓松
论文数:
0
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0
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0
机构:
空军第一航空学院
蒋晓松
张小玉
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机构:
空军第一航空学院
张小玉
黄宜军
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0
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机构:
空军第一航空学院
黄宜军
机构
:
[1]
空军第一航空学院
来源
:
计算机测量与控制
|
2007年
/ 06期
关键词
:
航空发动机;
系统辨识;
小波网络;
D O I
:
10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2007.06.006
中图分类号
:
TP274 [数据处理、数据处理系统];
学科分类号
:
0804 ;
080401 ;
080402 ;
081002 ;
0835 ;
摘要
:
为准确监测航空发动机的状态以保障飞行安全,需要对航空发动机这个复杂系统建立精确模型,将人工神经网络很强的非线性映射能力与小波分析特有的时频分析能力相结合可以对复杂的非线性系统进行系统辨识;选择以sigmoid函数为基础的小波基波函数作为神经网络神经元的激励函数,构造了一个三层小波神经网络,利用该小波神经网络对航空发动机转动状态进行系统辨识研究,仿真结果表明小波神经网络能对某型飞机航空发动机转动状态进行准确辨识。
引用
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页码:714 / 716
页数:3
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用于在线辨识非线性系统的可变正交小波网络
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室!工业控制技术研究所 浙江 杭州
宋执环
;
李平
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室!工业控制技术研究所 浙江 杭州
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2000,
(04)
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曾凡锋
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