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基于混合深度学习的燃气轮机动态过程关键参数在线辨识

孙守泰 薛亚丽 王明春 孙立

中国舰船研究2023,Vol.18Issue(3):222-230,9.
中国舰船研究2023,Vol.18Issue(3):222-230,9.DOI:10.19693/j.issn.1673-3185.02914

基于混合深度学习的燃气轮机动态过程关键参数在线辨识

Hybrid deep learning-based online identification method for key parameters of gas turbine dynamic process

孙守泰 1薛亚丽 2王明春 1孙立1

作者信息

  • 1. 东南大学 能源与环境学院 能源热转换与控制教育部重点实验室,江苏,南京 210018
  • 2. 清华大学 能源与动力工程系 电力系统国家重点实验室,北京 100084
  • 折叠

摘要

关键词

燃气轮机模型/在线参数辨识/长短期记忆神经网络/高斯过程回归

Key words

gas turbine model/online parameter identification/long short-term memory/Gaussian process regression

分类

交通工程

引用本文复制引用

孙守泰,薛亚丽,王明春,孙立..基于混合深度学习的燃气轮机动态过程关键参数在线辨识[J].中国舰船研究,2023,18(3):222-230,9.

基金项目

国家科技重大专项资助项目(2017-I-0002-0002) (2017-I-0002-0002)

中国舰船研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-3185

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