支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究

• 作者: 王剑影 陈超
• 来源期刊: 燃气涡轮试验与研究
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 起动 支持向量机 模型辨识
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: V231.92
• 字数: 2410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2620.2005.03.007

摘要

支持向量机(SVM)可以优化网络,有效降低模型复杂性,不存在维数灾难和局部极小问题.本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用SVM对某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识,并使用另外一组试车数据,通过辨识模型对起动过程进行了仿真;最后,比较了SVM和RBF神经网络起动模型的辨识精度.结果表明,用SVM辨识发动机起动过程模型,方法简单,学习速度快,辨识精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王剑影		6	21	4.0	4.0
2	陈超	空军工程大学工程学院	28	47	4.0	5.0