核热源功率测量系统冷端温度控制策略

基于核热源功率测量系统冷端温度控制需要，建立系统动态特性模型.在开环仿真分析的基础上，分别设计了PID（proportion integration differentiation）控制、模糊控制以及支持向量机(SVMsupport vector machines)智能预测控制3种控制算法，并完成了其仿真研究，验证了测量系统控温的可行性.结果表明:将SVM优秀的非线性函数逼近能力与预测控制相结合来拟合被控非线性系统模型，并通过支持向量机的预测结果进行反馈校正，使系统具有良好的鲁棒性和稳定性，易于工程应用.      

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。