【摘 要】
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为了提高气路参数偏差值预测精度,首先建立了时变模糊推理系统;同时,为了解决模糊推理系统因参数众多而难以实际应用的问题,建立了时变模糊神经网络,并给出了该网络的学习算
【机 构】
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哈尔滨工业大学（威海）船舶与海洋工程学院,哈尔滨工业大学机电工程学院
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为了提高气路参数偏差值预测精度,首先建立了时变模糊推理系统;同时,为了解决模糊推理系统因参数众多而难以实际应用的问题,建立了时变模糊神经网络,并给出了该网络的学习算法.采用Mackey-Glass时间序列对时变模糊神经网络的预测精度进行验证,并将其应用到发动机排气温度偏差值预测中.应用实例表明,时变模糊神经网络能更好地预测排气温度偏差值的变化趋势,为发动机预诊断提供支持.
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