【摘 要】
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进气道不起动判断是高超音速冲压发动机保护控制的基础.错误判断进气道起动不起动将导致发动机性能下降,甚至熄火.为了提高进气道判断的可靠性,本文提出了多分类器融合的进气
【机 构】
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哈尔滨工业大学能源与科学学院,哈尔滨150001
【出 处】
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2006航空宇航科学与技术全国博士生学术论坛
论文部分内容阅读
进气道不起动判断是高超音速冲压发动机保护控制的基础.错误判断进气道起动不起动将导致发动机性能下降,甚至熄火.为了提高进气道判断的可靠性,本文提出了多分类器融合的进气道状态识别方法.首先,通过FLUENT软件对超燃冲压发动机进气道—隔离段进行了二维稳态流场数值模拟获得了进气道状态参数；然后,通过支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)方法和线性相关系数对传感器进行选择和分组,得到多种不同的组合；每个组合都用于训练一个支持向量机分类器,最后将单个分类器的决策采用均值方法进行融合.实验表明:采用单个支持向量机进行进气道判断时,识别精度达到90％以上,但当某个传感器发生故障或受到干扰时,单个传感器组的判断精度会下降,然而采用多分类器融合方法其识别精度仍能保持在90％以上.因此该方法提高了冲压发动机进气道不起动判断的可靠性.
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