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申请/专利权人：中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
摘要：本申请提供一种涡轮冷却器在线控制神经网络模型训练方法和装置，属于航空航天技术领域。所述方法包括：建立涡轮冷却器的热力学响应模型；基于所述热力学响应模型生成最优控制参数集；基于所述最优控制参数集生成控制参数样本集，所述控制参数样本集至少包括涡轮冷却器的工况参数、飞行关联参数和与之对应的最优控制参数；基于所述控制参数样本集训练在线控制神经网络模型。本申请提供的涡轮冷却器在线控制神经网络模型训练方法和装置，可解决当前最优控制参数求解方式存在的固有误差问题，具有高实时性和高控制效率。
主权项：1.一种涡轮冷却器在线控制神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：建立涡轮冷却器的热力学响应模型；基于所述热力学响应模型生成最优控制参数集；基于所述最优控制参数集生成控制参数样本集，所述控制参数样本集至少包括涡轮冷却器的工况参数、飞行关联参数和与之对应的最优控制参数；基于所述控制参数样本集训练在线控制神经网络模型，其中，所述在线控制神经网络模型至少包括分类状态识别卷积层、全连接输入层和指令生成神经网络层，所述分类状态识别卷积层以所述涡轮冷却器的工况参数作为输入，所述全连接输入层以所述分类状态识别卷积层的输出和所述飞行关联参数作为输入，所述指令生成神经网络层连接所述全连接输入层，输出为最优控制参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心 一种涡轮冷却器在线控制神经网络模型训练方法和装置
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