基于混合深度学习的压气机喘振快速诊断及自抗扰控制方法

摘要： [目的]为了提升压气机设备安全、稳定运行的水平，提出一种基于混合深度学习参数辨识的喘振状态快速诊断方法，以及一种用于实现压气机退喘的自抗扰控制策略。[方法]首先，采用长短期记忆神经网络（LSTM）处理压气机参数辨识输入输出数据的时序关系，并融入高斯过程回归（GPR）的区间概率估计能力，提出一种基于LSTM和GPR结合（LSTM-GPR）的混合深度学习参数辨识算法，进而实现对压气... （共10页）