基于DCNN和数据增强的固体发动机烧蚀预示方法

摘要

针对固体发动机烧蚀率的预示,现有传统建模方法存在复杂度高、计算需求大、试验数据少、样本不平衡等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络和数据增强的固体发动机烧蚀率预示方法。将传感器数据处理为长度相同、特征相近的序列数据,并使用自适应高斯噪声和随机漂移这2种数据增强方法扩充数据样本,再将扩充后的试验样本和伪样本作为深度卷积神经网络的输入进行训练,将训练得到的模型与传统方法计算得到的烧蚀率预示值进行对比。结果表明,该方法下烧蚀率预示值误差低至00135 m/s,预示精度可达95%。