一种基于机器学习的航空发动机插值模型建模方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的航空发动机插值模型建模方法，步骤如下：采集航空发动机的飞行数据以及对应的关键参数，进行特征选择，并对原始数据进行预处理，建立飞行数据集；将折合后的输入特征作为节点坐标，折合后的输出特征作为目标值，在飞行数据集中进行检索，初步建立插值表，并标记插值表中的缺失节点；利用飞行数据集中的样本，建立以以上折合特征为输入、输出的机器学习模型；用机器学习模型预测插值表的缺失节点，获得完整的插值表。本发明专利技术避免了传统的插值模型受限于飞行数据的工况范围，而导致精度降低的问题，利用随机森林强大的泛化性能，建立完备而准确的插值表，在实际使用过程中，可以有效提升航空发动机插值模型的精度。机插值模型的精度。机插值模型的精度。

A modeling method of aeroengine interpolation model based on machine learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的航空发动机插值模型建模方法


[0001]本专利技术涉及航空发动机关键参数建模，特别是一种基于机器学习的航空发动 机插值模型建模方法。

技术介绍

[0002]随着现代飞机性能和发动机性能的不断提高，各种控制手段层出不穷，加力 燃油控制、防喘控制等带来越来越多的控制变量，给发动机控制系统提出了越来 越高的要求。自1970年全权限数字电子控制器问世以来，由于其结构简单、重量 轻、适应性好、可靠性高等特点迅速代替传统液压系统，在民用和军用航空发动 机上得到了普遍应用。研发如此复杂先进的航空发动机数控系统，从最初的控制 规律分析设计到后期的半物理仿真试验都需要借助航空发动机数学模型来代替真 实发动机，减少试验次数，避免试车风险，降低成本。航空发动机数学模型的稳 定可靠，对于航空发动机控制系统的研制设计至关重要。
[0003]航空发动机关键参数建模的方法主要有解析法和试验法。解析法是根据航空 发动机运行过程中所遵循的气动热力学规律，利用有关定理、定律，用数学方法 建立，可计算发动机各个截面的状态参数，具有良好的精度，然而在缺乏详细本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的航空发动机插值模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集航空发动机的飞行数据以及对应的关键参数，进行特征选择，并对原始数据进行预处理，建立飞行数据集；(2)将折合后的输入特征作为节点坐标，折合后的输出特征作为目标值，在飞行数据集中进行检索，初步建立插值表，并标记插值表中的缺失节点；(3)利用飞行数据集中的样本，建立以以上折合特征为输入、输出的机器学习模型；(4)用机器学习模型预测插值表的缺失节点，获得完整的插值表。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的航空发动机插值模型建模方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：(1.1)根据航空发动机运行过程中所遵循的气动热力学规律，提取进口压力、温度、给定燃油量作为输入特征；提取压气机、涡轮中各截面的温度、压力作为输出特征；(1.2)利用相似原理，对所提取特征进行预处理，计算特征折合系数，获取折合后的输入特征和输出特征，建立飞行数据集。3.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐占艳，朱烨，蔡文，殷骏，王阳，赵永平，
申请(专利权)人：中国航发控制系统研究所，
类型：发明
国别省市：