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涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法
被引量：
5
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作者
胡雷
胡茑庆
秦国军
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期244-248,共5页
为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向...
为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。
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关键词
液体推进剂火箭发动机
涡轮泵
新异类检测模型
单类支持向量机
序贯最小优化
故障
检测
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职称材料
题名
涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法
被引量：
5
1
作者
胡雷
胡茑庆
秦国军
机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期244-248,共5页
基金
国家自然科学基金(50375153)
高等学校全国优秀博士学位论文专项资金(200434)
文摘
为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。
关键词
液体推进剂火箭发动机
涡轮泵
新异类检测模型
单类支持向量机
序贯最小优化
故障
检测
Keywords
Liquid propellant rocket engine
Turbine pump
Novelty detection model ~
One-class support vector ma-chines
Sequential minimal optimization
Fault detection
分类号
V434.21 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法
胡雷
胡茑庆
秦国军
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
5
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