支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究

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.