推进剂利用系统对液体火箭发动机性能的影响分析

建立了带有推进剂利用系统的泵式压液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型，用非线性优化方法和小偏差方法计算分析了推进剂利用系统调节阀所控制的燃料流量对液体火箭发动机性能的影响，并对比分析了计算结果。所得结论可用于泵压式液体火箭发动机的控制和调节、试验结果分析、可靠性分析、故障分析，也可用于揭示发动机参数随各种干扰因素的变化规律。     

液体火箭发动机泄漏故障诊断的信息融合技术

从故障诊断角度出发,分析了故障诊断和信息融合技术关系。综合现在进行液体火箭发动机检漏的相关技术,为了弥补泄漏故障诊断信息不足等问题,提出了采用点式和红外传感器相结合的方法来探测泄漏故障引起的各种现象,概述了该领域的相关技术和实现方法,建立了基于信息融合的泄漏故障检测与诊断系统,有利于提高泄漏故障的有效性和可信度。      

基于经验数据发动机故障检测方法

以液体火箭发动机整机试验、试车为目标，对发动机在研制过程中出现的各种故障进行了统计、归纳和分类。并按照目前液体火箭发动机试车测量参数的现状及不同的试车故障类型，制定了检测方法，也建立了故障分析模式。按照此种模式，在发动机未遭受到破坏之前及时停止试车，减少推进剂的浪费，使发动机的破坏尽可能地减到最少。     

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅰ)非线性辨识技术

应用ＢＰ神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测系统。它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障。液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明：基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。     

液体火箭发动机泄漏故障实时仿真

以某泵压式供应系统的液体火箭发动机作为研究对象, 进行泄漏故障状态下的模拟, 为提取泄漏故障模式、优化监控参数、泄漏故障检测和诊断奠定了基础。仿真的结果表明, 模型能够较精确实时地仿真泄漏故障     

神经网络在流体火箭发动机故障检测中的应用（Ⅰ）非线性辨识技术

应用ＢＰ神经网络,提出了一种流体火箭发动机故障实时检测系统,它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障,液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明：基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。     

基于K-L信息测度的液体火箭发动机的泄漏故障检测

液体火箭发动机的泄漏是常见和极其危险的故障。研究快速有效的泄漏故障检测方法,是一个很重要迫切的课题。本文针对已有发动机的状态监测参数,建立ＡＲ模型进行时间序列分析,利用Ｋ－ Ｌ信息测度作为判别函数来检测发动机的泄漏故障。仿真结果表明,这种泄漏故障检测的方法是切实可行的。     

神经元网络在液体火箭发动机健康监控中的应用

含有噪声的、正常和稳定的传感器数据训练 ART2神经元网络 ,用于液体火箭发动机( L RE)故障检测。每个传感器连续窗的功率谱输入 ART2神经元网络进行学习 ,试验学习好的神经网络 ,验证其能否有效地检测出发动机故障以及故障发生时间。传感器数据来自某变推力液体火箭发动机地面试车 RS61。试验结果表明 ,神经元网络显示的故障发生时间与试车后专家分析的故障开始时间相符     

液体火箭发动机故障检测的阈值估计研究

采用区间估计方法选取故障检测阈值,进而以此阈值为标准监测液体火箭发动机的工作情况。基于分离识别信号的概率密度函数还讨论了故障分离的最优阈值问题。某大型液体火箭发动机的热试车数据分析表明:置信区间估计技术可以有效用于发动机故障检测。      

基于AHP的液体火箭发动机地面试验监测参数的选取方法研究

确定监测参数是液体火箭发动机地面试验监控系统的一个重要而基础的问题。从某液体火箭发动机地面试验稳态参数的统计特性和常见故障出发,通过分析地面试验测量参数的故障敏感性、故障关联性、测点传感器的可用性和参数相关性(或传感器冗余),建立具有方案层、准则层和目标层的层次模型,运用层次分析法(AHP)对发动机地面试验的测量参数进行评价、比较和优化,确定了用于监测液体火箭发动机地面试验的监测参数。经过发动机的地面故障试验数据和故障仿真数据的检验,所确定的监测参数集较好地反映了发动机状态的变化,说明所选用的方法合理、可行,解决了长期以来,依靠领域专家定性确定监测参数的问题。      

液体火箭发动机一种通用模块化仿真方法

为了研制一种较为通用的液体火箭发动机工作过程的仿真软件，依据模块化建模思想，建立发动机各组件的Simulink仿真模块。根据发动机系统中各组件之间的参数信号传递关系，连接各模块的相应输入输出端口即形成整个发动机系统的仿真模型。对某型发动机的起动过程进行仿真计算，结果表明这种模块化的建模仿真方法易操作，较通用。     

液体火箭发动机试验台贮箱增压系统数值仿真

在不考虑传热传质的情况下建立了一种简化的贮箱模型, 并采用液体火箭发动机试验台气路系统通用模块化建模与仿真软件对容腔放气过程和某试验台贮箱增压系统在发动机点火工作段的增压过程进行了仿真, 计算结果与分析解和试验结果获得了较好的一致, 验证了软件的有效性和通用性.对两个系统的建模过程表明软件所采用的模块化建模与仿真方法适用于对复杂管网的建模, 在液体火箭发动机系统仿真上具有较好的应用前景.对贮箱增压系统的仿真表明, 合理设计PID控制参数并根据经验预置与额定流量相近的调节阀初始开度, 对于提高增压系统起动过程的平稳性有利.      

发动机构型分析与评价软件的设计与实现

在发动机初步设计阶段,要根据对发动机的构型方案进行分析与评价,来选择发动机主要设计参数,并从多个发动机方案中选择最佳方案。作者以液体推进剂火箭发动机为研究对象,建立了一个发动机构型分析与评价软件IRE/CAA。本文阐述了软件LRE/CAA的设计思想,介绍了软件所包括的模块和各个模块的功能,并说明了在软件实现过程中一些问题的处理方法。     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的带宽系数计算。用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法。     

基于人工噪声神经网络BP算法的火箭发动机故障仿真与检测

研究了用于液体火箭发动机故障仿真与故障检测的神经网络ＢＰ算法。在ＢＰ算法中采用了加噪声等技术来避免系统误差陷入局部极小，训练出精度高（误差小于０．０２）的神经网络，试验表明：神经网络ＢＰ算法成功地用于故障仿真与故障检测。