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基于故障树和神经网络的火箭故障诊断方法被引量：7: 2010年; 针对运载火箭的复杂特性以及传统BP算法的收敛速度慢、极易陷入局部极小的缺点和实际的故障样本少的特性,提出了一种基于故障树和SVM(Support Vector Machine)算法神经网络的故障智能诊断方法。通过采用分层树形结构表示规则间的逻辑关系、广义规则表示知识及条件表等拆解节点,从而建立基于故障树的知识库。用SVM算法来构建计算网络;网络不仅能对线性函数进行计算而且也能将非线性问题线性化,从而使得该方法在应用中具有极强的泛化性;故利用该网络的智能学习功能来对输入数据进行智能计算判别,从而达到对运载火箭故障的分析、定位和诊断。最后,以CZ-3型运载火箭为诊断对象进行了仿真验证,结果表明该方法提高了诊断能力。; 刘小明李辉蒋吉兵; 关键词：运载火箭支持向量机故障诊断

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刘小明