基于动态神经网络的喷雾耙供气温度数据重构

赵 照，熊建军，冉 林，何 苗

(中国空气动力研究与发展中心结冰与防除冰重点实验室，四川绵阳 621000)

0 引言

飞行器穿越含有过冷水滴云层时，其机体表面会出现结冰现象，严重影响飞行安全[1-2]。结冰风洞作为重要的地面模拟设施，被广泛应用于结冰与防除冰试验研究中[3]。喷雾系统是结冰风洞的关键配套设备，用于模拟飞行器穿越含有过冷水滴云层时遇到的高空云雾环境，由喷雾耙架、供气系统、供水系统等组成[4]。供气系统将高压气源通过减压、加热、过滤等一些操作后，经调压进入喷雾系统喷雾耙内，喷雾耙内供气管路布置一支温度传感器用于测量耙内气体温度。喷雾耙内低温潮湿的恶劣环境经常造成温度传感器损坏，导致试验过程中的喷雾耙供气温度参数缺失，影响试验数据分析。因此，实现传感器故障期间喷雾耙供气温度数据重构具有重要的研究意义和工程价值。

结冰风洞喷雾供气系统是高度耦合的热力系统，喷雾耙供气温度是时变的，全时段的供气温度构成了一个受多种因素影响的复杂非线性时变系统，其复杂时变热力耦合关系难以用准确的物理模型进行描述。神经网络(neural network，NN)作为一种利用数据驱动的算法[5]，其利用非线性映射和并行处理方法，通过不断学习和训练，完成输入与输出之间的映射关系，在误差分析[6]、数据预测与重构[7-10]、故障检测与诊断[11-15]等领域得到了应用。上述文献中采用的神经网络是一种前馈神经网络，适用于输出仅与当前输入有关的模型，而喷雾耙供气温度的变化具有滞后性，与之前的温度存在关联性，使得其在数据重构上存在很大局限性。……