改进PSO优化LSSVM的液体火箭发动机故障检测

摘要

cqvip:为了提高液体火箭发动机故障检测的精确性,采用基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的方法,通过故障部件的预测变化值与其对应的标准阈值比较,进而检测发动机某一时刻是否发生故障。首先采用Euclid距离公式计算粒子群算法迭代过程中粒子之间的相似度,通过随机变异的方式来重新调整粒子的位置,避免算法陷入局部最优,得到了一种改进的粒子群算法寻找最优值。然后,用此改进算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,建立预测模型。结果表明,SPSO-LSSVM预测模型较BPSO-LSSVM模型及LSSVM模型具有较好的故障检测精度。