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《哈尔滨工业大学》 2008年
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基于PCA-SVM的液体火箭发动机试验台故障诊断算法研究

郭小凤  
【摘要】:随着我国航天事业的发展,液体火箭发动机地面试验的任务越来越繁重。因此,保证地面试验任务正常稳定地工作就成为一个重要的问题。而地面试验台的正常运行是整个试验任务成功的前提。本文以北京航天试验技术研究所某试验台为目标,研究液体火箭发动机试验台故障诊断算法。 该试验台主要由液氢和液氧子系统组成,是发动机的动力源。每个子系统分为增压、液路、排放、吹除子系统。本文采用主元分析(PCA,Principal Component Analysis)法对原始数据提取特征,降低数据维数;采用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)来设计分类器。 本论文的研究和设计工作主要分为四个部分:故障模式分析、主元分析法提取特征、支持向量分类器设计、实验总结。故障模式分析是整个故障诊断的基础。本文采用两种故障模式分析方法:故障统计、故障模式及影响分析,得出了比较详尽的系统故障模式。其次,详细地研究了主元分析和支持向量机的理论算法,具体实现以及在本文中的应用,提出了基于聚类的二叉树分类器设计方法。最后进行实验总结,并且与BP神经网络等方法相比较,取得了比较好的故障诊断效果,且分析了进一步提高故障诊断率的可能性。 本文根据试验台本身的特点,将主元分析法和支持向量机方法相结合,取得了较好的故障诊断效果,在理论上以及对于实际的故障诊断系统设计都具有较好的指导意义。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:V433.9

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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