基于确定学习的多级高速压气机气动失稳预警方法及系统

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基于确定学习的多级高速压气机气动失稳预警方法及系统
申请号:CN202411738419
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119594046B
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明提出基于确定学习的多级高速压气机气动失稳预警方法及系统,在多级高速压气机以全环与扇区相结合的多角度方式布置传感器测点获取气动失稳试验中的脉动压力数据,利用确定学习建模方法根据脉动压力数据对气动失稳内部非线性动态系统进行学习,学习结果作为快时变失稳模式的全息表达,能够刻画气动失稳复杂动态现象发展过程中更加本质、全面的动力学特征,具有良好的可解释性。在此基础上发展了气动失稳的在线预警方法,仅利用多级高速压气机的单测点脉动压力数据能够在失稳发生前给出预警信号,因而具有一定的应用价值,有望为高性能航空发动机安全稳定运行提供具有实际意义的实时监测方法。
技术关键词
RBF神经网络 压气机 近似模型构造 模式 高性能航空发动机 失稳预警系统 学习建模方法 非线性动态系统 压力 在线预警方法 多角度 实时监测方法 扇区 工况 轨迹 数据 计算机 传感器
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