【摘 要】
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为实现航空发动机的在巡航过程中的实时监控及时发现发动机状态参数的异常变化,提高飞行安全水平,提出基于航空发动机燃油流量（FF）基线求解偏差值的一种算法;依据设定的飞行数
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为实现航空发动机的在巡航过程中的实时监控及时发现发动机状态参数的异常变化,提高飞行安全水平,提出基于航空发动机燃油流量（FF）基线求解偏差值的一种算法;依据设定的飞行数据筛选原则和预处理方法建立模型样本,设计以高斯函数为隐含层激励函数和以线性函数为输出层激励函数的多输入单输出的RBF神经网络,通过Pearson相关性分析确定网络的输入节点;使用该网络得到预测燃油流量基线,再与实际燃油流量做比较可得燃油流量偏差值;最后对预测偏差值和观测偏差值实施两配对非参数检验以验证网络精度,结果表明该方法是计算航空发动机
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