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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【支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断】相关文章:
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