KPCA-ICOA-BP模型的液體火箭發(fā)動機故障診斷

摘要： 為了提高液體火箭發(fā)動機工作的可靠性，針對液體火箭發(fā)動機故障診斷問題，提出一種基于核主成分分析(KPCA)和ICOA-BP算法的故障診斷模型。通過KPCA算法對測量參數(shù)進行特征提取和降維，保證在特征充足的情況下降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，減少計算成本，并提出一種改進后的浣熊優(yōu)化算法(ICOA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷精度。利用液氧甲烷火箭發(fā)動機試車數(shù)據(jù)對算法進行驗證，實驗... （共7頁）