【摘 要】
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排气温度(EGT)是表征辅助动力装置(APU)性能的重要指标,针对EGT长周期预测精度低、传统线性预测方法难预测等问题,以长短期记忆网络(LSTM)模型为基础,提出CM⁃BiLSTM模型对AP
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1733119),国家自然科学基金青年基金(61603395),中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项(3122018C001)
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排气温度(EGT)是表征辅助动力装置(APU)性能的重要指标,针对EGT长周期预测精度低、传统线性预测方法难预测等问题,以长短期记忆网络(LSTM)模型为基础,提出CM⁃BiLSTM模型对APU未来时刻EGT进行预测。首先,采用基于相关系数矩阵(CM)的方法对APU主要性能参数进行特征选择,提取出与EGT相关性最高的参数,即转速,并以此构建训练集、测试集和验证集;然后,将转速和EGT数据归一化处理后输入CM⁃BiLSTM网络进行训练;最后,将验证集输入模型进行预测,预测结果经过反归一化后输出最终EGT的预
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