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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：21-1138/TP
国际刊号：1002-0411
发布日期:
作者：王伟, 李建锋, 刘帅
关键词：航空发动机, 非线性系统, 局部线性模型树(LOLIMOT), 系统辨识, AIC准则
为了解决在采用局部线性模型树（LOcal Linear MOdel Tree，LOLIMOT）辨识发动机非线性系统时，出现的辨识网络复杂和模型精度问题，提出一种将非线性自回归滑动平均模型（NARMAX）和LOLIMOT网络融合的改进神经网络结构.基于非线性自回归滑动平均模型NARMAX的思想，将原始局部子模型的线性函数替换为非线性多项式函数，并基于AIC（Akaike information criterion）显著性准则的前向选择法对非线性项按照重要性程度进行选择，将简化后的非线性函数用于构建原始LOLIMOT模型局部子模型，形成一种改进LOLIMOT网络模型.通过某航空发动机过渡态下的辨识实验表明，改进算法能够将原LOLIMOT模型复杂度降低46%左右，相对预测精度提高50%以上，验证了在对发动机模型复杂度和精度要求较高的领域，改进模型是一种更加有效的网络结构.
来源：2020年第5期
《信息与控制》期刊编辑部
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