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液体火箭发动机故障检测与诊断是当前航天推进系统研究中迫切需要解决的关键技术。根据我国当前这项技术发展的实际情况,必须提高研究水平和加快研究进程,做好基础性的研究工作,介绍了我国在建立泵压式液体火箭发动机故障模式、标准数据库和改进人工神经网络算法与时序分析算法等方面所做的工作。提出了深入开展故障仿真研究和开发实用故障检测与诊断系统的建议。 相似文献
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以故障分析为目的,建立了一种大型泵压式液体火箭发动机的基本数学模型及实时数学模型,采用历史数据统计及数字仿真分析结合的方法,对发动机的故障模式及其效应进行了分析研究。提出了液体火箭发动机故障诊断系统的框架。为了对液体火箭发动机健康监控的算法及软件进行验证,以实时数学模型为基础,提供并建立了一个实时仿真验证系统。 相似文献
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针对液体火箭发动机推进系统超高维故障样本数据的聚类问题 ,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛 ,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数 ,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术 ;为使算法能最终跳出局部最优死区 ,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析 ,并取得了最优聚类结果。此外 ,还基于IRIS数据集比较了该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿真分析表明了算法在高维数据聚类分析中的优点。 相似文献