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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明涉及航空发动机推力控制技术领域，具体涉及一种基于神经网络及敏感性分析的航空发动机直接推力估计器，包括：参数采集模块、推力预估模块、敏感度获取模块、敏感数据集获取模块以及推力估计器模块。本发明挑选出了更为精确的敏感数据集作为样本，利用敏感数据集作为推力估计器模块的输入，以输出精确的航空发动机直接推力，从而保证发动机推力估计的准确性。

主权项：1.一种基于神经网络及敏感性分析的航空发动机直接推力估计器，其特征在于，包括：参数采集模块，用于获取航空发动机在运行过程中的发动机推力及与其相关的发动机参数，获取发动机推力和其对应的发动机参数的第一相关度，根据第一相关度满足第一相关度阈值的发动机推力及与其相关的发动机参数构建数据集，将第一相关度不满足第一相关度阈值中前4个最大的第一相关度对应的发动机推力及与其相关的发动机参数构建目标数据集；其中，数据集中的发动机参数包括：高压转子转速、低压转子转速、涵道比、高压压气机出口总压、低压涡轮出口总压、高压压气机出口总温、低压涡轮出口总温以及发动机燃油流量，将数据集划分为训练集和测试集；推力预估模块，用于构建神经网络模型，利用训练集对神经网络模型训练得到训练好的目标神经网络模型；将测试集中所有发动机参数输入目标神经网络模型，得到发动机预估推力；敏感度获取模块，用于对测试集中同一种发动机参数依次乘预设的系数得到每种目标发动机参数；基于测试集中其他发动机参数与其对应的发动机推力以及目标发动机参数与其对应的发动机推力获取每种目标发动机参数对应的敏感性测试集；基于每个敏感性测试集中每种目标发动机参数对应的发动机推力与发动机预估推力，获取敏感性测试集对应的每种目标发动机参数的敏感度；敏感数据集获取模块，用于将敏感度和预设的敏感度阈值将目标发动机参数分为非敏感发动机参数和敏感发动机参数；根据目标数据集中的发动机参数、非敏感发动机参数以及敏感发动机参数获取敏感发动机参数与测试集中其他发动机参数之间的第二相关度，将第二相关度小于预设的第二相关度阈值的敏感发动机参数作为最终敏感发动机参数，并将所有最终敏感发动机参数以及其对应的发动机推力作为敏感数据集；以及推力估计器模块，用于将敏感数据集中的发动机参数作为神经网络模型的输入，敏感数据集中对应的发动机推力作为神经网络模型的输出，对神经网络模型进行训练得到推力估计器，并利用训练得到的推力估计器获取航空发动机直接推力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 基于神经网络及敏感性分析的航空发动机直接推力估计器