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| 稿件标题： | 基于模型的发动机喘振故障关键参量仿真与预测 |
| 稿件作者： | 葛怡1，陈文卓1，胡绍林1,2，潘鹏飞3 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.06.034 |
| 科学编辑： | 郭迎清 博士（西北工业大学教授、博导） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 喘振故障；航空发动机；仿真模型；趋势预测；循环神经网络 |
| 文章摘要： | 航空发动机故障中的深喘严重破坏发动机运行稳定乃至飞机安全。针对该问题，分析了表征喘振故障关键参量的异常变化特征，基于航空发动机运行过程气动热力机理所构建的发动机整体仿真模型模拟的表征发生喘振故障的关键参量变化情况，利用长短记忆神经网络模型进行数据变化趋势预测，通过与其他类型的不同网络算法预报结果的比较，验证了LSTM模型用于喘振故障关键参量预测的有效性。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（61973094）；茂名市科技计划项目（2020S004） |
| 引用本文格式： | 葛怡，陈文卓，胡绍林，等.基于模型的发动机喘振故障关键参量仿真与预测［J］.兵器装备工程学报，2021,42(06):194-200. GE Yi，CHEN Wenzhuo，HU Shaolin, et al.Model Based Simulation and Prediction of Some Key Parameters of Surge Fault in Engine［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(06):194-200. |
| 刊期名称： | 2021年06期 |
| 出版时间： | 2021年6月 |
| 上线时间： | 2021年6月28日 |
| 浏览次数： | 2703 |
| 下载次数： | 2132 |
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