[發明專利]一種基于DBN-Bayes算法的渦軸發動機功率估計方法在審
| 申請號： | 202110954255.1 | 申請日： | 2021-08-19 |
| 公開（公告）號： | CN113742860A | 公開（公告）日： | 2021-12-03 |
| 發明（設計）人： | 魯峰;趙帥;周鑫;黃金泉;王成玖 | 申請（專利權）人： | 南京航空航天大學 |
| 主分類號： | G06F30/17 | 分類號： | G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 210016 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 dbn bayes 算法 發動機 功率 估計 方法 | ||
1.一種基于DBN-Bayes算法的渦軸發動機功率估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟S1、基于DBN-Bayes算法建立渦軸發動機功率Ne預測模型；
步驟S2、采用k均值聚類算法將渦軸發動機傳感器數據進行聚類；
步驟S3、通過Bayes方法訓練DBN模型輸出層拓撲參數；
步驟S4、進行渦軸發動機功率估計。
2.根據權利要求1所述的基于DBN-Bayes算法的渦軸發動機功率估計方法，其特征在于，所述步驟S1中渦軸發動機功率Ne預測模型建立步驟如下：
步驟S1.1、將渦軸傳感器參數進行歸一化處理，所述渦軸傳感器參數包括壓氣機進口流量W2、壓氣機出口壓力P3、壓氣機出口溫度T3、動力渦輪出口溫度T5和燃油量Wf；
步驟S1.2、建立渦軸發動機功率Ne預測模型如下：
其中，t表示當前時刻，fNe表示非線性函數，表示DBN-Bayes算法的預測值。
3.根據權利要求1所述的基于DBN-Bayes算法的渦軸發動機功率估計方法，其特征在于，所述步驟S2中采用k均值聚類算法將渦軸發動機傳感器數據進行聚類步驟如下：
步驟S2.1、基于渦軸傳感器參數：壓氣機進口流量W2、壓氣機出口壓力P3、壓氣機出口溫度T3、動力渦輪出口溫度T5和燃油量Wf構建聚類樣本如下：
D＝{xi,xi∈Rn,i＝1,2,...,N}
其中i表示聚類樣本數，n表示聚類數據的維度；
步驟S2.2、對所述聚類樣本D進行聚類，獲取C個聚類中心；具體地，
步驟S2.2.1、從聚類樣本集合D中隨機選取C個樣本數據作為初始聚類中心；依據初始聚類中心將聚類樣本集合D分類；
步驟S2.2.2、定義準則函數：
其中D(x,y)表示為兩個點之間的歐式距離；
步驟S2.2.3、計算樣本到每個聚類中心的歐式距離，并將該樣本分配到離它最近的中心的類中，構成聚類結果；
步驟S2.2.4、計算聚類后每個類中樣本的均值，并作為新的類中心
步驟S2.2.5、重復步驟S2.2.3-2.2.4，直至所有樣本分類結束，獲取C個聚類中心。
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