一种火箭推进系统非线性动态神经网络模型
| 外文标题 | Nonlinear dynamic neural network model for rocket propulsion systems |
| 文献类型 | 期刊 |
| 作者 | 杨尔辅[1];徐用懋[2];张振鹏[3] |
| 机构 | [1]清华大学自动化系!北京100084,清华大学自动化系!北京100084,北京航空航天大学宇航学院!北京100083 [2]清华大学自动化系!北京100084,清华大学自动化系!北京100084,北京航空航天大学宇航学院!北京100083 [3]清华大学自动化系!北京100084,清华大学自动化系!北京100084,北京航空航天大学宇航学院!北京100083 ↓ |
| 来源信息 | 年:2001卷:22期:1页码范围:50-53 |
| 期刊信息 | 推进技术ISSN:1001-4055 |
| 关键词 | 动态模型;神经网络;液体推进剂火箭发动机;推进系统;非线性;人工神经元网络;动态模型 |
| 摘要 | 为了获得实时、准确、可靠的液体火箭推进系统非线性动态模型，使其适用于控制系统的设计和故障检测与诊断，基于RBF(Radial BasisFunction)神经网络理论和系统工作机理，综合考虑了系统的动态信息，适当选择了输入输出参数，建立了一种多输入多输出的液体火箭推进系统非线性动态模型。模型的输出与实际试车结果的对比分析表明，模型的计算时间短、实时性强、精度高，可用于液体火箭推进系统的实时状态监控、故障诊断及控制系统设计等。 |
| 收录情况 | PKU |
| 所属部门 | 宇航学院 |
| 链接地址 | http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjjs200101014.aspx |
| DOI | 10.3321/j.issn:1001-4055.2001.01.014 |
| 人气指数 | 2 |
| 浏览次数 | 2 |
| 基金 | 中国博士后科学基金; 国家自然科学基金 |
全文
影响因子：
dc:title:一种火箭推进系统非线性动态神经网络模型
dc:creator:杨尔辅;徐用懋;张振鹏
dc:date: publishDate:2001-02-28
dc:type:期刊
dc:format: Media：推进技术
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：推进技术.2001,22(1),50-53.
dc:identifier:DOI：10.3321/j.issn:1001-4055.2001.01.014
dc: identifier:ISBN:1001-4055
