【技术实现步骤摘要】
一种基于适量信息融合卷积神经网络的变循环发动机参数估计方法
本专利技术提出一种基于适量信息融合卷积神经网络的变循环发动机参数估计方法，属于智能航空发动机控制领域。
技术介绍
变循环发动机是通过改变发动机零部件几何形状、尺寸和位置的一种热力循环燃气涡轮发动机，具有高度复杂性和强非线性的特点。通过采用工作模态切换的方法，保证了变循环发动机能够在各种工况和工作任务下都具有良好的性能，变循环发动机将是未来军用航空动力的主力。为了提升变循环发动机的性能，提高变循环发动机的安全可靠性，针对变循环发动机开展直接推力控制研究和容错控制研究，具有很强的现实意义。直接推力控制一般采用对不可测推力设计推力估计器，与其它可测参数共同构成闭环反馈控制系统，推力估计的效果很大程度决定了直接推力控制效果。容错控制主要采用主动容错形式，即主动对发动机控制系统故障状态进行诊断，并据此重构控制系统。传感器故障是发动机系统常见的故障形式，为了实现对传感器的故障诊断，可以采用对传感器参数进行估计的解析余度技术。所以变循环发动机的参数估计是对变循环发动机开展...
【技术保护点】
1.一种基于适量信息融合卷积神经网络的变循环发动机参数估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/n步骤1：采集变循环发动机运行过程数据；/n步骤2：利用滑动分割和复制拼接的方法制作二维输入数据图集和对应的一维输出数据集；/n步骤3：构建适量信息融合卷积神经网络；/n步骤4：利用二维输入数据图集和对应的一维输出数据集对所构建的网络进行训练，建立二维输入数据图与待估计参数之间的非线性映射关系；/n步骤5：基于训练完成的适量信息融合网络，实现待估计参数的实时准确计算。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于适量信息融合卷积神经网络的变循环发动机参数估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1：采集变循环发动机运行过程数据；
步骤2：利用滑动分割和复制拼接的方法制作二维输入数据图集和对应的一维输出数据集；
步骤3：构建适量信息融合卷积神经网络；
步骤4：利用二维输入数据图集和对应的一维输出数据集对所构建的网络进行训练，建立二维输入数据图与待估计参数之间的非线性映射关系；
步骤5：基于训练完成的适量信息融合网络，实现待估计参数的实时准确计算。
2.根据权利要求1所述的一种基于适量信息融合卷积神经网络的变循环发动机参数估计方法，其特征在于，所述步骤1采集变循环发动机运行过程数据，包括21个可测参数和1个待估计参数，具体为：飞行高度H、飞行马赫数Ma、燃油流量Wf、尾喷口面积A8、模式选择活门开度MSV、前可调面积涵道引射器开度FVBE、后可调面积涵道映射器开度BVBE、风扇进口总温T1、风扇进口总压P1、CDFS进口总温T2、CDFS进口总压P2、高压压气机进口总温T21、高压压气机进口总压P21、外涵出口总温T22、外涵出口总压P22、高压涡轮出口总温T5、高压涡轮出口总压P5、混合室出口总温T7、混合室出口总压P7、尾喷管出口总温T8、尾喷管出口总压P8和待估计参数K，其中，采集数据的次数为N，采集周期为T秒，N是大于41的整数，T是大于0的实数。
3.根据权利要求1所述的一种基于适量信息融合卷积神经网络的变循环发动机参数估计方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤如下：
步骤2.1：利用变循环发动机的可测参数数据制作原始二维输入数据图，维度大小为21×N，利用变循环发动机待估计参数数据制作原始输出数组，维度大小为1×N，其中第一个维度为变量维度，第二个维度为时间维度；
步骤2.2：设置滑动窗口对原始输入数据图和原始输出数组进行滑动分割，滑动窗口维度分别为21×42和1×42，滑动窗口沿时间维度每次移动步长为1，选取位于维度大小为21×42的滑动窗口范围内的数据作为二维输入数据图，选取位于维度大小为1×42的滑动窗口范围内的最后一个数据作为二维输入数据图对应的输出数据，共将原始输入数据图分割成(N-41)张维度大小均为21×42的二维输入数据图，用于构成二维输入数据图集，将原始输出数组分割成(N-41)个维度大小均为1×1的一维输出数据，用于构成一维输出数据集；
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【专利技术属性】
技术研发人员：嵇润民，张子豪，黄向华，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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