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基于支持向量机的导弹动力系统动态过程仿真 被引量:2

Simulation on Dynamic Process of Missile Power System Based on SVM
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摘要 为了对导弹动力系统动态过程进行仿真,研究了基于支持向量机方法的动态仿真技术。仿真结果与试车数据比较表明,支持向量机对发动机推力的动态变化过程进行了很好的仿真;与基于神经网络的计算结果比较表明,该模型的计算时间短、精度高,可用于液体火箭推进系统的实时状态监控、故障诊断及控制系统设计等方面。 In order to simulate the dynamic process of the Missile Power System, the simulation method based on SVM (Support Vector Machine) was introduced. Comparing the simulation result with the run data, the SVM model has a better simulation on the dynamic process of propulsion, and the comparing with the result based on NN, the SVM model works better than the NN model in precision and efficiency. It is applicable in real time state monitoring of Liquid Rocket Motor, fault diagnosis and the designing of control system.
出处 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第15期3599-3601,3613,共4页 Journal of System Simulation
关键词 支持向量机 神经网络 导弹动力系统 动态过程仿真 SVM neural net missile power system simulation
作者简介 张炜(1963-),男,山东单县人,教授,博导,研究方向为导弹动力系统检测与监控等; 李亮(1982-),男,辽宁大石桥人,硕士,研究方向为导弹动力系统检测与监控技术。
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献71

共引文献2565

同被引文献19

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引证文献2

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