航空发动机故障的支持矢量机智能诊断

作     者：朱家元 张喜斌 张恒喜 裴静 ZHU Jia-yuan~1,ZHANG Xi-bin~1,ZHANG Heng-xi~1,PEI Jing~2(1.Engineering Inst., Air Force Engineering Univ., Xi’an 710038, China;2.Air Force Military Agent in Binhu Mechanical Factory, Wuhan 430077, China)

作者机构：空军工程大学工程学院陕西西安710038 空军驻武汉滨湖机械厂军代表室湖北武汉430077 

出 版 物：《推进技术》 (Journal of Propulsion Technology)

年 卷 期：2003年第24卷第5期

页      面：414-416,420页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国防预研基金资助 (98J1 9 3 2 JB3 2 0 1 ) 

主　　题：支持矢量机 机器学习 航空发动机 故障诊断 人工神经元网络 

摘      要：引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型,然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明,支持矢量机具有优秀的故障学习能力,采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。