基于实验数据的航空发动机稳态模型建模

简介

针对基于部件级航空发动机稳态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取,建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法;为了建立航空发动机的稳态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化。最后,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度更高,稳定性更好。