焦洋
- 作品数：6 被引量：14H指数：3
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于人工智能的涡轴发动机实时部件级模型建立方法
- 本发明公开了一种基于人工智能的涡轴发动机实时部件级模型建立方法。提出了采用智能映射求解涡轴发动机共同工作方程的方法。以部件共同工作平衡方程初始残差为智能映射网络输入，平衡方程猜值修正量为网络输出，训练极端学习机(ELM，...
- 李秋红焦洋聂友伟任冰涛廖光煌
- 文献传递
- 基于IFA-ELM的航空发动机自适应PID控制新方法被引量：5
- 2015年
- 针对大涵道比涡扇发动机强非线性、变参数的特点,提出了一种基于优化极端学习机（ELM）对发动机参数进行预测的自适应PID控制方法.为提高ELM的预测精度和实时性,采用适用于多峰值寻优的改进萤火虫算法（IFA）优化ELM网络参数,形成优化的ELM训练方法 IFA-ELM.该算法在保证预测精度的前提下,有效简化了网络规模,并提高了其泛化能力.利用该算法建立发动机风扇转速预测模型,基于该模型,采用梯度下降法在线调整PID参数,提升发动机动态性能.数字仿真验证表明,与常规PID控制相比,基于IFA-ELM的自适应PID法调节时间减少了0.2~1.4 s,超调量降低了0.2%~1.5%,验证了该控制方法的有效性.
- 焦洋李秋红李业波
- 关键词：航空发动机极端学习机萤火虫算法
- 民用大涵道比涡扇发动机建模与控制研究
- 近年来，国内对航空发动机领域的研制关注度在不断升温，尤其是对和大飞机项目密切相关的大涵道比民用涡扇发动机的研制。作为一种高成本，高风险的工业产品，高精度的发动机数值仿真模型对于航空发动机的研制具有极大的应用价值。因此，本...
- 焦洋
- 关键词：航空工程涡扇发动机建模技术控制方法
- 基于人工智能的涡轴发动机实时部件级模型建立方法
- 本发明公开了一种基于人工智能的涡轴发动机实时部件级模型建立方法。提出了采用智能映射求解涡轴发动机共同工作方程的方法。以部件共同工作平衡方程初始残差为智能映射网络输入，平衡方程猜值修正量为网络输出，训练极端学习机(ELM，...
- 李秋红焦洋聂友伟任冰涛廖光煌
- 涡轴发动机高精度实时部件级模型研究被引量：5
- 2016年
- 提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。
- 廖光煌焦洋李秋红黄金泉
- 关键词：涡轴发动机数学模型BP神经网络萤火虫算法
- 基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法被引量：5
- 2016年
- 提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.
- 焦洋李秋红朱正琛廖光煌
- 关键词：涡轴发动机极端学习机微分进化算法
