液体火箭发动机智能故障诊断

液体火箭发动机运行中的可靠性与健康监控技术密切相关.故障诊断是健康监控的关键环节.本文介绍基于知识的液体火箭发动机智能故障诊断原理,简述一种基于知识的液体火箭发动机智能故障诊断方法.     

基于模型知识的液体火箭发动机故障诊断方法研究

提出了一种基于定性模型的液体火箭发动机故障诊断方法，该方法首先通过建立发动机的定性偏差模型。以及对故障模式进行效应分析组建发动机的诊断模型知识，然后通过检测模型与系统实际行为的一致性进行故障诊断，用某实际大型发动机的故障数据进行测试的结果表明该方法是一种有效的定性故障诊断方法。     

航天器自主故障诊断技术研究进展

阐述了航天器自主故障诊断的必要性、特点和主要挑战.将自主故障诊断技术分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三类,重点归纳民近年来国内外航天器自主故障诊断技术的最新研究进展和存在的主要问题,总结了国内航天器自主故障诊断技术在实际项目中应用的现状,最后展望了航天器自主故障诊断技术未来的发展方向.     

基于监测信息的固体火箭发动机健康状态评估技术

针对固体发动机难以建立复杂环境下可信度较高的失效模型对固体发动机进行健康状态评估的现状,建立了基于定期无损探伤数据和长期环境监测数据为检测信息指标的固体发动机健康状态评估模型。首先划分固体发动机健康状态等级,在此基础上,确定影响健康状态等级的具体监测信息指标及其权重,界定各监测信息单项指标处在不同健康状态等级的标准范围,基于实测检测信息和不同健康状态等级的标准范围明确监测信息的评估量化值、量值域和全域,并计算监测信息指标关于各健康状态等级的关联度,加权求和即可得出处于不同健康状态等级的综合关联度,实现基于监测信息的固体发动机健康状态的评估。     

液体火箭发动机诊断知识挖掘系统设计

基于对液体火箭发动机的试验与故障诊断现状分析,设计了液体火箭发动机故障诊断知识挖掘系统DKMS,以实现试车数据的全面管理和故障诊断知识的高效提取。该系统采用C/S结构,分为数据采集子系统、试车数据管理子系统和诊断知识挖掘子系统三大部分。DKMS系统的设计为克服发动机故障诊断知识获取的瓶颈提供了一条新的途径。     

液体火箭发动机基于定性键合图模型的故障诊断方法研究

结合基于模型知识的诊断推理方法和键合图理论在定性建模方面的优点，提出并研究了液体火箭发动机基于定性键合图模型的故障诊断方法。以某大型泵压式液体火箭发动机为研究对象，建立了其定性键合图模型，给出了基于此类定性模型的故障诊断机制，并利用仿真数据验证了诊断结果，对该方法及其结果进行了详细的分析。研究结果表明，该方法具有诊断快速有效和易实现的优点。     

航天器集成健康管理系统研究

航天器故障诊断技术不仅要求提高航天器安全性和可靠性 ,而且要求削减航天器全寿命周期成本 ,现在的故障诊断系统已从原来单一的分系统 (如电源系统 )的故障诊断专家系统 ,向集系统状态监测、故障诊断和故障修复为一体的航天器集成健康管理 (IVHM)系统发展。本文介绍了航天器集成健康管理系统的基本概念 ,并对我国新型航天器整个集成健康管理系统、在轨健康管理系统、地面健康管理系统以及主要采用的技术作了详细的阐述。文中强调了基于模型推理技术 (特别是多信号建模技术 )在航天器集成健康管理系统中的重要性。文章最后指出了应采用从上至下的方案开发该集成健康管理系统。     

导弹地面设备电控系统故障检测与诊断技术研究

以导弹地面设备电控系统为研究对象，介绍了一种集故障检测与故障诊断于一体的智能化系统。对系统的常见故障及其机理进行了分析，将基于知识的故障诊断推理技术与故障树及神经网络分析方法相结合。利用信息融合技术构建了电控系统故障诊断专家系统，使得故障树和神经网络推理与基于符号的知识诊断有机地结合起来，大大提高了诊断系统的工作效率和可靠性。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

液体火箭发动机振动故障特征信号提取方法

液体火箭发动机试验是一项高成本、高风险的工程,由于设计缺陷、零件加工误差、工作过程及机械连接结构的影响,导致试验过程发动机大振动现象的发生。基于发动机振动信号分析的状态监测与故障诊断方法是提高发动机可靠性和降低试验成本的重要手段。在给出液体火箭发动机振动故障诊断数学模型的基础上,详细介绍了发动机试验过程中7种特征信号提取方法,即:振幅特征提取、功率谱特征提取、频谱分析(谐频识别和边频识别)、突频特征提取、状态特征提取、小波特征提取和高阶谱特征提取,并结合发动机实际故障诊断方案,给出了发动机特征信号提取算法应用实例,通过发动机热试车验证了液体火箭发动机振动故障诊断的特征信号提取方法的正确性。