基于LSTM的辅助动力装置系统辨识与仿真

摘要

针对民航飞机辅助动力装置的复杂非线性时序特性,依据长短时记忆网络(LSTM)的长时序记忆、非线性关系表达能力,提出一种基于LSTM的辅助动力装置系统参数辨识模型;同时建模过程中考虑作用于辨识参数的多种影响因素,进一步提出基于LSTM的多变量时间序列预测参数辨识模型,解决了传统时序模型难以解决的多变量或者多输入问题;最后利用辅助动力装置试车样本,建立了APU启动阶段的参数辨识模型;仿真结果表明,发动机排气温度EGT温度均方根误差小于4℃,发动机转速百分比N均方根误差小于1,满足辅助动力装置仿真需求。