高速涡轮泵实时振动监控算法与系统设计

涡轮泵是液体火箭发动机的故障高发部件之一,研究其实时振动监控算法及系统对提高发动机的可靠性与安全性具有非常重要的意义。在选择涡轮泵监控参数的基础上,深入研究涡轮泵实时故障检测算法,提出用于阈值更新的滑动样本递推方法,实现涡轮泵故障的自适应阈值检测,然后基于数字信号处理器设计涡轮泵新型实时振动监控系统,实现更高的处理速度,并满足小型化需求。     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。     

基于自回归模型的自适应阈值算法

提出一种基于自回归模型的自适应阈值检测算法用于监测液体火箭发动机地面试验的稳态过程,该算法由两个阶段组成。第一阶段的检测算法阈值由不同试车台次的稳态参数测量值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算,第二阶段的检测算法阈值由稳态过程的参数均值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算。用某大型液体火箭发动机的地面试验数据进行验证,结果表明该算法能有效可靠地监测发动机的运行状态。      

涡轮泵振动参数与统计特征量的线性相关性分析

为了剔除冗余的振动参数和统计特征量，提高涡轮泵故障检测的实时能力，建立了线性相关性假设检验模型。利用该假设检验模型和某型液体火箭发动机的历史试车数据，检验了7路涡轮泵振动参数以及13种常用统计特征量的线性相关性，并分析了统计特征量对涡轮泵故障的敏感性和稳定性，以及涡轮泵振动数据的正态性。数据统计分析表明，大部分涡轮泵振动参数以及统计特征量显著线性相关，幅值统计特征量的故障敏感性弱，但稳定性强，而无量纲统计特征量的情况恰好相反，并且正常涡轮泵振动数据服从正态分布，而异常涡轮泵振动数据不再服从正态分布。据此，为涡轮泵故障检测选择了线性相关性弱，故障特征反映能力强的3路振动参数和3种统计特征量。     

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。     

液体火箭发动机健康监控──故障检测与诊断

以大型液体火箭发动机故障诊断系统框架为基础，按照发动机不同工作阶段的特点建立了相应的故障检测与诊断算法。利用发动机的高队数学模型，对基于推广的卡尔曼滤波器技术的新息检测算法进行了研究。根据发动机系统工作过程的特点，建立了降阶故障模式响应模型，并发展了相应的故障模式检验方法。为了适应在线实时检测的需要，利用发动机的试验数据，分别研究了基于人工神经元网络辨识模型的发动机启动过程检测算法和基于时间序列分析方法的发动机主机工作过程检测算法。通过试验数据的检测验证，证明了这些实时算法的快速性、准确性和鲁律性。     

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。     

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。     

基于改进归纳式监控算法的液体火箭发动机实时故障检测

对归纳式监控算法（IMS）应用于故障检测时虚警率高的问题,提出一种改进IMS.改进后的算法对测试时可能出现的野点进行了处理,降低了待测数据中野点对测试结果的干扰.以某型液体火箭发动机仿真试车数据为例,进行了使用IMS的实时故障检测实验.结果表明,原始IMS在进行故障检测时会出现多次虚警,改进后的IMS在实时准确的同时,虚警率大大降低,由37.5%降低至0,达到液体火箭发动机故障检测程序的要求.      

涡轮泵实时故障检测的改进自适应相关阈值算法

1引言火箭发动机在飞行使用之前,需要分析试车振动数据以评估发动机的性能与状态[1]。涡轮泵是液体火箭发动机中最复杂故障概率最高的部件[2],而振动是涡轮泵故障的重要起因[3],因此,涡轮泵振动数据的分析显得尤为重要。目前,它的主要分析方法有时域统计[4]、频谱分析[5]、神经     

涡轮泵故障检测系统

1引言随着可重复使用运载器(RLV)的出现与发展,要求涡轮泵具有较高的可重复使用率,因此,它的故障检测与状态监控工作也变得越来越重要[1]。马歇尔飞行中心(MSFC)和波音-加州坎诺加帕克(BCP)正在研究航天飞机主发动机(SSME)涡轮泵的先进实时振动监控系统(ARTVMS)[2]。我国也针对     

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     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

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。