结冰风洞试验过程中,喷雾耙内气体温度传感器出现故障会导致数据缺失.结冰风洞喷雾供气系统是高耦合度的热力系统,喷雾耙供气温度受多种因素影响,很难用准确的物理模型描述.文中采用主成分分析(PCA)方法消除喷雾耙供气温度相关影响因素变量间的数据冗余,建立以喷雾耙入口温度、喷雾耙供气压力、风洞内部环境温度及喷雾耙供气温度延迟量为输入和喷雾耙供气温度为输出的动态神经网络异常数据重构模型,提出了序列排序与并行排序的数据训练方法,应用训练后的模型对喷雾耙供气温度单点异常与长期异常数据进行重构,并与真实值作对比.结果表明,采用并行排序的动态神经网络能够准确地实现喷雾耙供气温度数据重构,具有较好的泛化能力.
结冰风洞 喷雾耙 供气温度 主成分分析 动态神经网络 数据重构