代 星，赵元松，岳永威，吴 垚

（1. 91054部队，上海 200235；2. 中国航空综合技术研究所，北京 100028；3. 92602部队，上海 201900）

0 引言

舰用燃气轮机作为舰船动力系统的核心装置，其起动、调节、变速的特性在很大程度上影响着舰船的运行。压气机是燃气轮机的主要部件，其特性对于仿真结果有显著影响。在实际使用过程中，压气机不可能固定在额定工况下工作，舰船运行时复杂的变化（如负荷降低、温度或压力变化、叶片结垢或磨损导致的零部件性能变化等）都会造成压气机偏离原稳定工况，因此了解压气机关键参数的变化规律对于把握压气机的性能十分重要。但是，通过试验获取压气机特性的方法不仅费用较高，而且难以全面反映所有转速特性；实际中仅能够获得部分工况的数据，且这些数据多以离散点或者曲线图的形式存在。如何由有限的数据和图表模拟及预测压气机未知运行状态成为了一个难点。

由于压气机特性表现出较强的非线性，采用常规的线性插值方法模拟往往导致模拟结果精度较差，因此，国内外学者提出了一些模拟压气机特性的方法，如神经网络算法[1-3]、模糊辨识法[4]、滑动最小二乘法[5]和偏最小二乘法[6]等。这些算法能够较好地逼近压气机特性曲线，但仍存在一些不足。神经网络法能够在理论上与实测值高效逼近，但在插值效果上始终存在问题；模糊辨识法相较神经网格法拟合精度较差，对于未知数据的插值能力仍需进一步研究验证；……