支持向量機用于液體火箭發(fā)動機的故障診斷

支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)是一種基于機器學(xué)習(xí)的模式分類算法,其在解決小樣本、非線性及高維模式識別等問題中都表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢.用SVM對液體火箭發(fā)動機的故障數(shù)據(jù)進行檢測和診斷.通過對發(fā)動機仿真模型的9種故障數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),能檢測出18組故障數(shù)據(jù)中的17組,但有4組出現(xiàn)誤報.對誤報故障進行二次學(xué)習(xí)和再檢測,能對這4種故障正確檢測.經(jīng)過對C75試車4種故障數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí).能正確檢測其故障類型.進一步驗證了該方法的正確性和可行性.

作 者： 何浩 胡小平 姜志杰 劉偉強 He Hao Hu Xiaoping Jiang Zhijie Liu Weiqiang   作者單位： 國防科技大宇航天與材料工程學(xué)院,湖南,長沙,410073  刊 名： 火箭推進  英文刊名： JOURNAL OF ROCKET PROPULSION  年，卷(期)： 2008 34(3)  分類號： V434  關(guān)鍵詞： 支持向量機   液體火箭發(fā)動機   故障診斷   模式識別  

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