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摘要
可调放气活门(VBV)是航空发动机的重要防喘机构，针对民用航空发动机VBV调控机制难以获取的现状，通过BP神经网络对CFM56-5B发动机VBV调节规律进行建模分析以实现对调节机制的预测。选取快速存取记录器(QAR)数据中8种状态参数作为模型输入，根据不同飞行阶段VBV调节机制的差异将飞行过程按起飞、爬升、下降、进近和着陆等阶段分别进行建模与训练，形成不同飞行阶段的VBV调节规律预测模型。用未经训练的QAR数据对预测模型进行校验，通过对比VBV开度计算值与实际值发现，在爬升、下降阶段的整体预测误差维持在2.5%以内，在起飞、进近着陆阶段误差在7.5%以内，具有良好的预测效果。所构建的预测模型可以精准反应VBV调节机制，提高VBV状态监控准确性，有效支撑航空发动机状态监控和故障预警。
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