多分类器融合的高超声速进气道不起动判断可靠性研究
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.
航空工程 超声速燃烧冲压发动机 进气道不起动状态 判断可靠性分析 多分类器融合法
谢宗霞 于达仁 胡清华 常军涛
哈尔滨工业大学能源与科学学院,哈尔滨150001
国内会议
北京
中文
274-278
2006-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）