支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断

支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种基于机器学习的模式分类算法,其在解决小样本、非线性及高维模式识别等问题中都表现出许多特有的优势.用SVM对液体火箭发动机的故障数据进行检测和诊断.通过对发动机仿真模型的9种故障数据的学习,能检测出18组故障数据中的17组,但有4组出现误报.对误报故障进行二次学习和再检测,能对这4种故障正确检测.经过对C75试车4种故障数据的学习.能正确检测其故障类型.进一步验证了该方法的正确性和可行性.

作 者： 何浩 胡小平 姜志杰 刘伟强 He Hao Hu Xiaoping Jiang Zhijie Liu Weiqiang   作者单位： 国防科技大宇航天与材料工程学院,湖南,长沙,410073  刊 名： 火箭推进  英文刊名： JOURNAL OF ROCKET PROPULSION  年，卷(期)： 2008 34(3)  分类号： V434  关键词： 支持向量机   液体火箭发动机   故障诊断   模式识别