基于PSO-NARX的涡轴发动机稳态模型辨识方法

摘要

基于PSO‑NARX的涡轴发动机稳态模型辨识方法，本发明公开了一种基于PSO‑NARX网络的涡轴发动机稳态模型辨识方法。其特点是用粒子群优化算法(PSO)优化NARX网络的特征参数，采用模型预测输出与目标输出的均方误差作为粒子的适应度函数，以提升对NARX网络的优化效果。将PSO‑NARX网络应用于某型涡轴发动机稳态模型的辨识，并与反向传播(BP)神经网络和NARX网络对比，可得PSO‑NARX网络辨识的某型涡轴发动机稳态模型精度更高，能够满足实际应用的精度需求，方法表现出更好的收敛效果。本发明能较好的解决涡轴发动机稳态建立模型复杂、困难且精度不高的问题。