液体火箭发动机故障诊断中的特征选择

对表征发动机故障的原始特征,以提高故障类可分性为目的,利用信息论中互信息的理论,采用贪婪算法,去除原始特征中不利于所设计分类器的特征,得到最有利于分类的子特征集。采用子特征集对故障进行分类,得到了较理想的结果。     

模糊超体神经网络及其在火箭发动机故障分离中的应用

提出了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络二次分离器,模糊集是由模糊超体聚集形成的集合体,模糊超体在一次分离中表现为由半径和球心确定的n维超球,在二次分离中是一个由夹角、球心和方向矢量确定的部分超球。神经网络二次分离学习算法与一次学习算法相比,提高了训练样本的分离精度,增强了神经网络对故障的敏感性。      

基于时序分析的液体火箭发动机实时故障监测算法

建立ＡＲ模型对液体火箭发动机状态测量参数构成时间序列进行分析,并构造相应的信息距离差别函数进行状态监测。对某次试车的测量参数进行状态监测仿真表明,利用时序分析算法能够在满足实时条件下早期检测出发动机的故障。在算法中,使用了Ｋｏｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ信息距离函数作为判别函数,使得整个计算简单而可靠。     

变推力液体火箭发动机的故障识别

讨论了专家系统在液体火箭发动机故障诊断中的应用,研制出一个基于阈值判断的故障识别专家系统,应用该系统成功地识别出变推力液体火箭发动机故障模式。     

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。     

液体火箭发动机故障检测与诊断综述

对健康监控技术的中心问题－故障检测与诊断方法进行了综述,对可能用于液体火箭推进系统的各种故障检测与诊断方法进行了系统分类和详细评述,指出了近期必须研究和完善的几项主要工作。     

液体火箭发动机稳态故障仿真及分析

建立了液体火箭发动机稳态故障数学模型,编制了实用计算程序。调整方程组中的有关系数的参数,该模型既可用于在正常工况下评定性能参数随干扰因素的随机变化,进行发动机静态特性仿真。又可用于在故障状态下发动机性能参数衰减退化的计算,进行发动机稳态故障效应的仿真。     

液体火箭发动机系统故障实时监测算法研究

利用水力系数（ＣＡＤＥ）的性质和现有液体火箭发动机管路系统中压力域流量的测量值,进行适当分段组合,计算出相应的压力和水力系统改变量。并根据实际试车经验确定出相应的根限值。同时使用灰色理论中ＧＭ预测模型对发动机的监测参数进行预测。从而及早分析出发动机所处工况。该算法能尽早地探测出发动机系统中出现的故障,以提供足够的时间对发动机采取措施。     

液体火箭发动机故障诊断中的特征提取

对液体火箭发动机故障的原始特征进行特征提取和选择,以使所建立的故障标准模式由少数几个新特征给予有效的表达。比较了不同原始特征分布矩阵对特征提取结果有效性的影响,并对采用新特征来代表各种故障的效果进行了检验,结果同采用原始特征的效果很接近。     

应用神经网络识别液体火箭发动机的故障模式

本文以一个典型的泵压式液体火箭发动机（ＬＲＥ）为对象,考虑发动机的几种主要故障,建立了描述发动机静态工作过程的非线性方程组。用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模拟这些非线性方程组。用ＡＲＴ２网络识别故障模式。对该发动机,特别是涡轮泵故障的识别方法进行了研究。     

基于小波理论的液体火箭发动机试验数据噪声处理

1引言液体火箭发动机试验(也称发动机试车)的主要目的之一,就是为了获得发动机各类参数的大量数据,因为这些数据是验证发动机设计理论,研究发动机工作性能的重要依据[1]。稳态参数是液体火箭发动机试验的主要检测参数。在工程实践中,经常认为稳态参数是变化缓慢的参数,常采用降     

基于模型的液体推进系统故障诊断算法

给出串联双涡轮结构以泵作为供应系统的液体火箭发动机系统故障仿真的准动态数学方法和基于灰色关联度分析的实时诊断算法。该算法对于调整计算确定的具体系统和预先设定的典型故障模式进行仿真计算、事先形成该发动机系统的故障模式样本集。试车时, 利用诊断算法对采集的发动机性能参数进行实时分析, 从而给出发动机所处的健康状况, 以便及时采取措施, 提高发动机的安全性和可靠性。      

液氧/煤油火箭发动机故障诊断与监控

阐述了液氧／煤油液体火箭发动机故障诊断的基本原理与方法,以及故障诊断系统的组成,说明了液氧／煤油火箭发动机故障诊断系统需要考虑的几个问题,并简要介绍了监控系统的组成与原理。     

基于定性模型的液体火箭发动机故障诊断

建立了液体火箭发动机各类部件在正常和故障状态下的定性工作模式库,然后根据液体火箭发动机系统的拓补结构和系统的定性故障特征寻找系统全局定性解,并依据全局解中各个部件的状态来确定系统的故障部件。方法具有较好的解释性,在计算机上实现只需少量的内存和执行时间。另外,该方法用节点支路关联矩阵来表示系统的拓扑结构,具有一定的通用性。     

基于模糊规则集度量的液体火箭发动机故障诊断

以模糊规则集度量为核心,提出了一种液体火箭发动机故障诊断系统。利用模糊待检规则集与模糊参考规则集之间的度量结果为故障诊断逻辑,输出故障检测时间、故障分离时间、故障类型和故障程度。仿真研究表明：基于模糊规则集度量的故障诊断性能比较优越。