摘要

针对涡轴发动机加速性能预估分析能力不足的问题,选取发动机台架试车数据,利用量子粒子群优化核极限学习机(QPSO-KELM)的方法,辨识建立基于NARX神经网络的发动机加速动态过程递推模型,并进行了发动机加速动态性能参数的递推预估分析。结果表明:发动机加速动态过程递推模型的各性能参数辨识结果都逼近了实测数据,且递推估算精度满足工程应用需求。