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支持向量机用于燃气涡轮发动机性能诊断

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由Vapnik统计学习理论得到的支持向量机是一种新的人工智能方法,它具有比人工神经网络更好的泛化性.文中构建了一种基于C-SVC的故障诊断模型(CBFDM),并采用5重交叉验证法来选择模型参数,该模型可给出3个最可能的故障原因.利用PW4000-94发动机巡航态影响系数矩阵产生仿真数据对CBFDM进行验证,结果表明了该方法有效可行.该诊断模型同样可用于其它领域诊断问题.

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来源
《中国航空学会第十二届发动机自动控制学术会议》|2004年|212-218|共7页
会议地点江西井冈山
作者
郝英; 孙健国;
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作者单位

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类燃气涡轮发动机;监视、报警、故障诊断系统;
关键词
航空发动机; 性能诊断; 支持向量机; 核方法; 模型选择;
入库时间 2022-08-17 10:58:39

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