【摘 要】
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针对BP神经网络对某型飞机火控系统故障诊断时出现的过学习、低泛化能力等问题,提出了一种基于支持向量机技术的火控系统故障诊断方法。对于存在多种故障模式的火控系统,使用支持向量机技术构建了一种多类故障诊断模型,并以此进行了故障仿真识别。实验采用12组火控系统故障数据为训练样本,使用2组实测样本进行仿真识别。结果表明,该模型可精准诊断火控系统故障,有效提高了一线维修保障效率,具有重要的工程应用价值。
【机 构】
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2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集
【出 处】
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2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集
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针对BP神经网络对某型飞机火控系统故障诊断时出现的过学习、低泛化能力等问题,提出了一种基于支持向量机技术的火控系统故障诊断方法。对于存在多种故障模式的火控系统,使用支持向量机技术构建了一种多类故障诊断模型,并以此进行了故障仿真识别。实验采用12组火控系统故障数据为训练样本,使用2组实测样本进行仿真识别。结果表明,该模型可精准诊断火控系统故障,有效提高了一线维修保障效率,具有重要的工程应用价值。
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