為了提高液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)故障檢測的精確性,采用基于粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的方法,通過故障部件的預(yù)測變化值與其對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)閾值比較,進(jìn)而檢測發(fā)動(dòng)機(jī)某一時(shí)刻是否發(fā)生故障。首先采用Euclid距離公式計(jì)算粒子群算法迭代過程中粒子之間的相似度,通過隨機(jī)變異的方式來重新調(diào)整粒子的位置,避免算法陷入局部最優(yōu),得到了一種改進(jìn)的粒子群算法尋找最優(yōu)值。然后,用此改進(jìn)算法對最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,建立預(yù)測模型。結(jié)果表明,SPSO-LSSVM預(yù)測模型較BPSO-LSSVM模型及LSSVM模型具有較好的故障檢測精度。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【圖文】：

BPSO-LSSVM適應(yīng)度變化曲線

依據(jù)SPSO算法、BPSO算法所得尋優(yōu)結(jié)果,建立基于不同推力的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)測模型。圖3、圖4分別為SPSO-LSSVM、BPSO-LSSVM模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測處理后的輸出結(jié)果。對比可得,兩圖的預(yù)測值均能較好的跟蹤實(shí)際計(jì)算值,但SPSO-LSSVM預(yù)測模型與液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)推力實(shí)際情況更加切合,對應(yīng)預(yù)測曲線擬合效果明顯優(yōu)于其它模型,具有較強(qiáng)預(yù)測能力。選用SPSO算法訓(xùn)練出的核寬度、正則化參數(shù),利用單一LSSVM建立液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)推力不同的預(yù)測模型,對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測處理后的輸出結(jié)果如圖5,與圖3比較可得,SPSO預(yù)測值能更好的跟蹤實(shí)際值。圖4 標(biāo)準(zhǔn)PSO-LSSVM模型測試集預(yù)測結(jié)果

標(biāo)準(zhǔn)PSO-LSSVM模型測試集預(yù)測結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號：3468704