改进SO优化KELM的液体火箭发动机故障检测

提出了一种ISO-KELM的液体火箭发动机故障检测模型。首先引入Tent混沌映射、动态策略和柯西变异3种方法对原算法进行改进。然后，采用改进后的蛇优化算法(ISO)对核极限学习机(KELM)惩罚因子和核函数参数进行寻优，构建了ISO-KELM液体火箭发动机故障检测模型。最后选取包含5种典型故障模式的某液体火箭发动机历史试车数据进行仿真。结果表明，ISO-KELM模型的故障检测准确率为95.2%,高于SO-KELM故障检测模型和传统BP神经网络故障检测模型，可有效检测火箭发动机的故障状态。同时也表明了ISO相比于SO,收敛速度更快，寻优精度更高。