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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于组合优化算法的航空发动机身份证模型自动快速修正方法，该方法包括：设计了一种由PSO和NR方法组成的NR‑PSO算法，通过修正特性图使建立的平均发动机模型与真实发动机相匹配；建立平衡方程以确保修正后模型的精确性，并通过限制最优参数的取值范围，设计了一种提升稳定性的策略，在此基础上简化优化逻辑，减少了算法的耗时。本发明解决了当仅采用粒子群算法对模型修正时，模型的输出精度主要依赖于目标函数设计的问题，在PSO算法的基础上引入NR方法，减少了寻优粒子的数量，并设计简化的优化逻辑，剔除低质量粒子从而提高了优化速度。该方法能适用于不同的传感器组合，使平均发动机模型能成功地转换为身份证模型，提高了模型修正的成功率。
主权项：1.一种基于组合优化算法的航空发动机身份证模型自动快速修正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A首先采用粒子群优化算法随机初始化粒子的位置和速度。步骤B由NR算法得到hNR，利用特性校正因子函数生成hPSO。步骤C利用hPSO和hNR修正初始的特性图，修正后的特性图用于更新模型的输出。步骤D将修正后模型输出的数据与真实试车数据构成算法的适应度函数。步骤E根据全局最优位置和局部最优位置更新粒子，直到满足优化目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于组合优化算法的航空发动机身份证模型自动快速修正方法
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