[發(fā)明專利]采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210417673.1
• 申請(qǐng)日: 2022-04-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114662409A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 邵冬;陳前景;羅斌;吳雨婷;賈志剛;劉博維
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)航空發(fā)動(dòng)機(jī)研究院
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06F30/15;G06K9/62;G06F111/10;G06F119/08;G06F119/14
• 代理公司: 北京鼎承知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11551
• 代理人: 夏華棟;顧可嘉

1.一種采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、建立第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集，所述第一數(shù)據(jù)集為當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)的已運(yùn)行數(shù)據(jù)集，所述第二數(shù)據(jù)集包括N臺(tái)所述當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)同型號(hào)其它發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)集；

S2、將所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集根據(jù)飛行包線分布進(jìn)行聚類，獲得M個(gè)聚類中心；

S3、N臺(tái)其它發(fā)動(dòng)機(jī)基于不同的所述聚類中心分別建立子模型，以使M個(gè)聚類中心均包括N個(gè)子模型；

S4、每個(gè)所述聚類中心初始化一個(gè)預(yù)測(cè)權(quán)重向量W，對(duì)其包括的N個(gè)子模型進(jìn)行加權(quán)平均，構(gòu)建M個(gè)線性加權(quán)預(yù)測(cè)模型，所述線性加權(quán)預(yù)測(cè)模型用于預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)性能；

S5、每個(gè)所述聚類中心初始化一個(gè)空數(shù)據(jù)池，將所述當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)放入一所述聚類中心的空數(shù)據(jù)池，優(yōu)化該所述聚類中心的所述預(yù)測(cè)權(quán)重向量W，所述一所述聚類中心指與所述當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)距離最近的聚類中心。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S2具體包括：

S2.1、將所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)樣本以飛行高度和馬赫數(shù)為索引，隨機(jī)選取k個(gè)數(shù)據(jù)樣本作為簇初始中心點(diǎn)，建立k個(gè)簇；

S2.2、對(duì)剩余每個(gè)數(shù)據(jù)樣本，根據(jù)其與每個(gè)所述簇初始中心點(diǎn)的距離，將該樣本分配給距離最近的簇；

S2.3、重新更新每個(gè)簇的平均值并作為新的簇的中心點(diǎn)；

S2.4、不斷重復(fù)S1.2至S1.3,直到?jīng)]有樣本變換所屬的簇或者簇中心點(diǎn)不再發(fā)生變化，每個(gè)簇即為一個(gè)聚類。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S3中每個(gè)聚類中心的子模型為：

y＝f_ij(u),i＝1,2,L,N,j＝1,2,L,M

其中，u為輸入向量，y為輸出向量，f_ij為模型函數(shù)，下標(biāo)i表示所屬發(fā)動(dòng)機(jī)序號(hào)，下標(biāo)j表示所屬聚類中心序號(hào)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述線性加權(quán)預(yù)測(cè)模型為：

其中，h_j為第j個(gè)聚類中心的性能預(yù)測(cè)模型函數(shù)；w_i為向量系數(shù)W中第i個(gè)元素，f_ij為模型函數(shù)，下標(biāo)i表示所屬發(fā)動(dòng)機(jī)序號(hào)，下標(biāo)j表示所屬聚類中心序號(hào)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述優(yōu)化該所述聚類中心的所述預(yù)測(cè)權(quán)重向量W具體包括：

通過(guò)每個(gè)空數(shù)據(jù)池加入數(shù)據(jù)計(jì)算對(duì)應(yīng)加權(quán)預(yù)測(cè)模型的輸出，建立Levenberg-Marquardt優(yōu)化器，并以數(shù)據(jù)池計(jì)算得到的輸出與對(duì)應(yīng)加權(quán)預(yù)測(cè)模型實(shí)際輸出之間誤差作為優(yōu)化目標(biāo)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述Levenberg-Marquardt優(yōu)化器為：

其中，e表示所述加權(quán)預(yù)測(cè)模型輸出與數(shù)據(jù)池計(jì)算得到的輸出之間的誤差向量。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，還包括步驟S6：

每隔m個(gè)時(shí)刻，重復(fù)S4至S5的過(guò)程，滾動(dòng)自適應(yīng)優(yōu)化所述預(yù)測(cè)權(quán)重向量W。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，還包括步驟S7：繪制預(yù)測(cè)性能量曲線，獲得發(fā)動(dòng)機(jī)性能量的變化趨勢(shì)。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用樣本自適應(yīng)加權(quán)的發(fā)動(dòng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S2采用K-means聚類方法。