| 초록 |
항공 연산축전지(aviation lead-acid battery) 용량 예측(capacity prediction)의 복잡성(complexity)과 비선형(non-linear) 등 문제에 초점을 맞추어 확률적 신경망(PNN, probabilistic neural network) 기반의 항공 연산축전지 용량 예측 모델을 제기하였다. PNN의 기본 이론을 서술하고 항공 연산축전지 용량에 영향을 미치는 요인(factor)을 분석하고 PNN의 입력 변수(input variable)를 합리하게 선택하였다. 중국 민간용 항공기 비행대학교의 각 대학에서 표본(sample) 데이터를 수집하고 검증을 진행하였다. 검증 결과, PNN 기반의 항공 연산축전지 용량 예측 방법은 좋은 일반화 능력(generalization ability), 빠른 학습 속도(learning speed), 높은 예측 정밀도(prediction precision) 등 장점이 있을 뿐만 아니라 전체 용량 방전(full-capacity discharge)으로 인한 배터리 노화(aging)를 효과적으로 감소하고, 항공 연산축전지의 사용 수명(service life)을 연장하였으며 양호한 응용 전망(application prospects)이 있다. |
