简介：支持向量机（SupportVectorMachine,简称SVM）是一种基于机器学习的模式分类算法,其在解决小样本、非线性及高维模式识别等问题中都表现出许多特有的优势。用SVM对液体火箭发动机的故障数据进行检测和诊断。通过对发动机仿真模型的9种故障数据的学习,能检测出18组故障数据中的17组,但有4组出现误报,对误报故障进行二次学习和再检测,能对这4种故障正确检测。经过对C75试车4种故障数据的学习,能正确检测其故障类型,进一步验证了该方法的正确性和可行性。
简介：研究数据挖掘技术在火箭发动机故障诊断中的应用，利用两种典型的贝叶斯分类器——朴素贝叶斯分类器和TAN分类器对液体火箭发动机故障进行分类，对某型号液体火箭发动机的试车数据和仿真数据进行了故障诊断，结果和实际试车情况相符，从而验证了贝叶斯分类器可以应用于液体火箭发动机故障诊断。
简介：
支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断
贝叶斯分类器在液体火箭发动机故障诊断中的应用
中科院工程热物理研究所所长秦伟、副所长朱俊强一行来院访问
