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| 松鼠搜索算法优化SVM的液体火箭动力系统故障诊断 | |
| 引用本文： | 陈占国,薛薇,许亮.松鼠搜索算法优化SVM的液体火箭动力系统故障诊断[J].航天控制,2023(1):82-88. |
| 作者姓名： | 陈占国 薛薇 许亮 |
| 作者单位： | 1. 天津理工大学电气工程与自动化学院天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61975151,61308120)； |
| 摘 要： | 为了对液体火箭动力系统的故障进行诊断，提出了一种基于松鼠搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。将支持向量机的两个重要参数惩罚因子和核函数参数作为松鼠位置矢量，由输出的最佳参数构成SSA-SVM预测模型。实验选取某液体火箭动力系统的846组数据进行诊断。结果表明，对于168组测试样本集，诊断预测错误为4个，测试集分类错误率较低。 |
| 关 键 词： | 液体火箭发动机 支持向量机 松鼠搜索算法 故障诊断 |