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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍海軍工程大學(xué)申請的專利基于數(shù)字孿生技術(shù)預(yù)測燃?xì)廨啓C(jī)性能的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119761180B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202411815241.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)基于數(shù)字孿生技術(shù)預(yù)測燃?xì)廨啓C(jī)性能的方法是由祝燕;余又紅;賀星;夏舸;楊睿;江盟;丁澤民設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于數(shù)字孿生技術(shù)預(yù)測燃?xì)廨啓C(jī)性能的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及燃?xì)廨啓C(jī)性能預(yù)測領(lǐng)域，特涉及基于數(shù)字孿生技術(shù)預(yù)測燃?xì)廨啓C(jī)性能的方法。本發(fā)明包括步驟一、燃?xì)廨啓C(jī)物理系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù)建立考慮測量噪聲的燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)理模型，步驟二、通過機(jī)理模型預(yù)測得到燃?xì)廨啓C(jī)氣路性能參數(shù)；步驟三、根據(jù)燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)際測量結(jié)果和機(jī)理模型測量結(jié)果訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型，基于SOA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到機(jī)理模型誤差預(yù)測模型；步驟四、利用燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)理模型和機(jī)理模型誤差預(yù)測的數(shù)據(jù)模型建立混合模型等步驟。本發(fā)明通過實(shí)測數(shù)據(jù)測量噪聲特點(diǎn)，在機(jī)理模型中添加測量噪聲，使模型結(jié)果與實(shí)際值更加吻合。

本發(fā)明授權(quán)基于數(shù)字孿生技術(shù)預(yù)測燃?xì)廨啓C(jī)性能的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于數(shù)字孿生技術(shù)預(yù)測燃?xì)廨啓C(jī)性能的方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一、燃?xì)廨啓C(jī)物理系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù)建立考慮測量噪聲的燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)理模型，包括以下部分： 步驟11.利用模塊化建模方法建立燃?xì)廨啓C(jī)基礎(chǔ)機(jī)理模型中各個(gè)模塊， 步驟12.利用燃?xì)廨啓C(jī)不同工況下的實(shí)測數(shù)據(jù)對壓氣機(jī)和渦輪的特性曲線進(jìn)行修正，得到與真實(shí)壓氣機(jī)和渦輪性能更為接近的特性曲線； 步驟13.確定各模塊進(jìn)出口參數(shù)，根據(jù)燃?xì)廨啓C(jī)各模塊之間平衡關(guān)系，設(shè)置壓氣機(jī)模塊輸入輸出參數(shù)、燃燒室模塊輸入輸出參數(shù)、渦輪模塊輸入輸出參數(shù)、轉(zhuǎn)子模塊輸入輸出參數(shù)、回?zé)崞髂K輸入輸出參數(shù)，將各模塊連接形成燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)理模型； 步驟14.根據(jù)燃?xì)廨啓C(jī)測量數(shù)據(jù)噪聲特點(diǎn)，在所建機(jī)理模型的基礎(chǔ)上，在各測量參數(shù)預(yù)測值加上測量噪聲，得到含測量噪聲的數(shù)據(jù)； 步驟二、通過機(jī)理模型預(yù)測得到燃?xì)廨啓C(jī)氣路性能參數(shù)；將獲得的不同功率下的N組燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)測數(shù)據(jù)中的環(huán)境溫度和功率兩個(gè)參數(shù)作為機(jī)理模型的輸入，通過機(jī)理模型預(yù)測得到燃?xì)廨啓C(jī)氣路參數(shù)； 步驟三、根據(jù)燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)際測量結(jié)果和機(jī)理模型測量結(jié)果訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型，基于SOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到機(jī)理模型誤差預(yù)測模型； 步驟31.根據(jù)N組實(shí)測數(shù)據(jù)和相對應(yīng)的步驟二中基于機(jī)理模型預(yù)測得到的N組含測量噪聲的數(shù)據(jù)，得到N組機(jī)理模型預(yù)測誤差數(shù)據(jù)； 偏差計(jì)算公式為：其中Mmeasured為氣路參數(shù)測量值，MPBM為氣路參數(shù)的PBM模型預(yù)測值，δ為偏差； 步驟32.選取壓氣機(jī)進(jìn)口溫度和燃?xì)廨啓C(jī)負(fù)荷作為SOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入向量，壓氣機(jī)出口溫度偏差、燃燒室出口溫度偏差、燃油流量偏差、渦輪出口溫度偏差作為SOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出向量； 步驟33.設(shè)置N組數(shù)據(jù)中訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)比為8：2，將歷史數(shù)據(jù)中另一M組重復(fù)實(shí)驗(yàn)實(shí)測結(jié)果作為測試數(shù)據(jù)；將訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試數(shù)據(jù)做離差標(biāo)準(zhǔn)化處理；處理公式如下： y＝δ-δminδmax-δmin y為歸一化數(shù)據(jù)，δ為燃?xì)廨啓C(jī)參數(shù)機(jī)理模型預(yù)測誤差，δmax為燃?xì)廨啓C(jī)參數(shù)機(jī)理模型預(yù)測誤差最大值，δmin為燃?xì)廨啓C(jī)參數(shù)機(jī)理模型預(yù)測誤差最小值； 步驟34.設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，隱藏層大小，輸入層到隱藏層的權(quán)值個(gè)數(shù)以及隱藏層到輸出層的權(quán)值個(gè)數(shù)； 步驟35.設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，包括訓(xùn)練次數(shù)，學(xué)習(xí)速率，訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差，動(dòng)量因子，最小性能梯度等； 步驟36.通過海鷗優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和初始閾值； 步驟37.將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行迭代計(jì)算，得到利用SOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的機(jī)理模型誤差預(yù)測模型； 步驟38.利用SOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的機(jī)理模型誤差預(yù)測模型預(yù)測得到測試數(shù)據(jù)的M組燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)理模型偏差，根據(jù)預(yù)測偏差得到數(shù)據(jù)模型的預(yù)測值δ′； 步驟四、利用燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)理模型和機(jī)理模型誤差預(yù)測的數(shù)據(jù)模型建立混合模型，得到氣路參數(shù)測量的預(yù)測值。

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