支持向量机用于燃气涡轮发动机性能诊断

来源 :中国航空学会第十二届发动机自动控制学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ganyi

【摘要】

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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

【作者】

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郝英孙健国

【机构】

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南京航空航天大学;中国民用航空学院南京航空航天大学

【出处】

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中国航空学会第十二届发动机自动控制学术会议

【发表日期】

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2004年11期

【关键词】

：

航空发动机性能诊断支持向量机核方法模型选择

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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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