液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

基于主元分析法的液体火箭发动机传感器故障检测与诊断

针对液体火箭发动机的压力、温度、流量等传感器数据,给出了一种基于主元分析法的传感器故障检测与诊断方法。该方法能够在对测量参数相关性分析的基础上,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测与诊断。以某型LRE传感器组为研究对象,通过故障模拟,给出了该方法对4种典型传感器故障的检测与诊断实例。结果表明主元分析法对LRE传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

液体火箭发动机传感器故障检测与数据恢复算法研究

以某型液体火箭发动机为研究对象,根据其传感器的故障特性,提出了基于BP神经网络的传感器故障检测与数据恢复算法。通过定义的传感器置信度来判断传感器是否发生故障,以及确定故障传感器,利用已训练好的神经网络结构对故障传感器进行数据恢复。研究内容能够实现传感器的故障检测、定位与补偿,能够有效提高发动机故障检测方法的可靠性和鲁棒性。     

液体火箭发动机故障检测与诊断研究的若干进展

近十年来，液体火箭发动机故障检测与诊断方法和技术的研究在以下几方面取得了重要进展：基于信号分析的方法；基于模型的方法；基于人工智能的方法；故障模式分析与信号特征提取；阈值的选择。该文对这些研究的若干进展作简要评述。     

液体火箭发动机智能故障诊断的研究现状

综述了液体火箭发动机的故障模式，总结了液体火箭发动机故障诊断技术的最新成果，包括基于物理模型、信号分析和人工智能的故障诊断方法；将不同故障诊断方法的应用进展及其诊断效果进行了对比分析；并对液体火箭发动机故障诊断方法的发展趋势进行了展望。     

基于决策树方法的液体火箭发动机稳态段故障诊断

以泵压式液体火箭发动机为研究对象,针对故障特征难以提取的问题,提出了在大量试车数据的基础上,应用决策树方法提取故障特征并进行稳态段故障检测与诊断的思路,对某型发动机大量热试车数据进行了实例分析,将得到的故障检测和诊断结果与神经网络等方法所得结果进行了比较。并利用仿真数据对该方法的性能进行了进一步验证。研究结果表明,决策树方法是一种有效、可靠的液体火箭发动机故障检测与诊断的新途径。     

液体火箭发动机典型故障类型及将来的传感器检测策略

本文对液体火箭发动机研制中易出现的典型故障按组件进行了归类,并就故障特征进行了说明与分析,进而提出了将来有望发展的传感器检测技术策略,旨在对新型号发动机设计、改进和进行发动机故障诊断与防护研究有所裨益.     

空间飞行器推进系统的故障检测

文中采用基于人工智能条件下的专家系统知识，应用门限算法进行故障特性提取和相应的故障推理机制研究，在由大量小发动机组成的空间飞行器推进系统实验中进行应用，通过已有的实验数据，离线回放表明此方法具有实时检测功能，可以解决工程实际问题。     

基于人工免疫的液体火箭发动机故障检测方法研究

为有效提高液体火箭发动机故障检测过程中的及时性、实时性及准确性,基于人工免疫系统中的阴性选择原理研究建立了液体火箭发动机故障检测的阴性选择算法与免疫实值算法,实现了液体火箭发动机稳态工作过程中的故障检测与报警。基于某大型泵压式液体火箭发动机实际试车数据的验证结果表明,研究建立的人工免疫故障检测方法能对发动机稳态工作阶段进行有效准确的故障检测与报警,相对以往传统的检测算法在故障检测时间上有了一定的缩短,对研究基于人工免疫的液体火箭发动机的故障检测与诊断系统提供了依据。     

AIS在LRE故障检测与诊断中的应用研究

为提高液体火箭发动机(LRE)故障检测与诊断的及时性、实时性与准确性,将人工免疫系统(AIS)中的否定选择原理用于LRE的故障检测与诊断。基于正常状态与故障模式的人工识别球,采用最大相似原则,实现了LRE稳态工作过程中的故障检测与诊断,并用LRE稳态故障试车数据进行实验。验证结果表明:AIS对LRE故障检测与诊断的速度快,正确率与灵敏度高,捕获未知故障能力强,有良好的应用前景。     

基于模糊方向规则的火箭发动机传感器故障检测与分离

提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法，并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成，模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成，在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。     

火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。     

贝叶斯分类器在液体火箭发动机故障诊断中的应用

研究数据挖掘技术在火箭发动机故障诊断中的应用,利用两种典型的贝叶斯分类器——朴素贝叶斯分类器和TAN分类器对液体火箭发动机故障进行分类,对某型号液体火箭发动机的试车数据和仿真数据进行了故障诊断,结果和实际试车情况相符,从而验证了贝叶斯分类器可以应用于液体火箭发动机故障诊断。     

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.     

内窥镜检测方法技术研究

通过对内窥镜检测技术的归纳、分析,并根据液体火箭发动机的结构特点和常见缺陷情况,提出了采用制作、积累缺陷样件,将内窥镜检查技术与计算机技术相结合的方法,实现对发动机内表面缺陷及多余物的定性、测量的实验方案。在试验基础上,对各种内表面缺陷在内窥镜中的形貌特征及判断方法进行了描述,并根据多组试验数据,制作了内窥镜检查的缺陷尺寸对比曲线。同时介绍了该方法在液体火箭发动机各重要零、部、组件上的应用情况。     

基于MSPCA的液体火箭发动机试车台氢供应系统传感器故障诊断方法

研究了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题。利用小波变换得到传感器信号在各个尺度上的系数，然后根据尺度系数矩阵建立主元分析模型进行传感器故障诊断。设计了固定窗长的移动窗口，对窗内数据进行小波变换后，用最后一个尺度系数计算平方预报误差进行故障检测，采用传感器有效指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识。最后，以液体火箭发动机试车台氢供应系统几个关键传感器的故障诊断为例验证了这种方法实用性和有效性。     

液体火箭发动机故障检测与诊断技术综述

对几种主要的液体火箭发动机故障检测与诊断技术的研究应用现状作了阐述,对国内外的有效经验作了简单介绍,提出了有待解决的问题。     

利用关联规则检测液体火箭发动机启动关机过程的故障

提出了一种基于关联规则的故障检测方法,根据发生故障时相应参数之间的关联关系是否有效来判断是否故障。对液体火箭发动机的启动过程试车数据进行挖掘的应用实例表明,该方法能够有效地挖掘参数之间的关联关系,有效地检测出液体火箭发动机启动过程中的故障。