补燃循环液体火箭发动机系统的响应特性研究

以某大型泵压式补燃循环液体火箭发动机的输送系统为研究对象,构造了该系统的物理数学模型,并对其进行了大范围参数扰动以及工况调整过程的非线性动态特性仿真,计算方法采用自适应变步长的四阶龙格—库塔法。结果表明,所建数学模型较精确合理,计算方法满足模拟要求;计算结果对类似发动机的研制与改进提供了一定的指导意义     

减压器动态过程的数值仿真

针对贮箱增压过程和发动机工作过程中减压器的动态调节,建立了液体火箭发动机常用的反向卸荷式减压器的动态数学模型,采用四阶龙格-库塔方法进行了数值仿真,分析了减压器在启动增压过程中的动态特性,得到不同入口压力下减压器的出口压力与试验数据相一致的结论。表明所建立的数学模型准确,采用的仿真方法符合精度要求,对同类减压器的设计和系统分析具有一定的指导作用。     

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测，故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

火箭基组合循环(RBCC)推进系统概念设计模型

简述了火箭基组合循环（RBCC）推进系统及相应概念设计模型的发展与不足，并应用准一维流动理论及化学反应动力学理论建立了RBCC一维性能预估数学模型，该模型耦合了有限化学反应速率模型，考虑了包括变几何截面积，引射流动、燃料喷注，混合，燃烧及摩擦损失等多种影响流动的因素，并采用变步长半隐式多步龙格－库塔方法进行了数值求解，所得结果与文献提供了实验结果相一致。     

液体火箭发动机健康监控──故障分析与仿真

以故障分析为目的，建立了一种大型泵压式液体火箭发动机的基本数学模型及实时数学模型，采用历史数据统计及数字仿真分析结合的方法，对发动机的故障模式及其效应进行了分析研究。提出了液体火箭发动机故障诊断系统的框架。为了对液体火箭发动机健康监控的算法及软件进行验证，以实时数学模型为基础，提供并建立了一个实时仿真验证系统。     

液体火箭发动机故障实时仿真模型

建立了液体火箭发动机的降阶非线性动态模型。针对已发生过的或极有可能发生的故障形式，进行了故障状态下动态特性模拟。仿真结果表明，所建模型较精确合理，并能实现实时随机仿真。     

基于模型的推进系统故障检测与诊断

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的健康监控问题，提出了故障检测与诊断的基本框架，并讨论了基于发动机系统非线性数学模型，推广的卡尔曼滤波的故障检测方法的基于低阶线性模型的故障诊断方法。     

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     

涡轮泵实时故障检测短数据均值自适应阈值算法

为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态，提高其安全性，降低其故障带来的破坏程度，提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA)，建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑，以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法，并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明，SDM—ATA没有发生误检测情况，并具有实时故障检测的能力。     

基于混合知识模型和混合推理策略的液体火箭发动机智能故障诊断

以某大型泵压式液体火箭发动机为研究对象，围绕着发动机知识的统一处理、定性定量知识的集成与转化以及基于知识的智能故障诊断推理等技术和难点，研究发展了发动机基于混合知识模型和混合推理策略的智能故障诊断方法，并结合实际热试车数据和故障仿真实例进行了验证。研究结果对设计和实现工程实用的液体火箭发动机故障诊断系统具有重要的参考价值。     

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。     

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。     

液体火箭发动机故障模式及分析

以国内四种泵压式活体火箭发动机研制历史为基础，提出了发动机常见的故障模式，并进行了初步的故障发生、传播机理和后果分析。重点讨论了涡轮泵和管路的故障模式，并例举了若干典型的管路故障实例；同时简要介绍了阀门、推力室、电缆、摇摆软管的一些基本故障模式。还就新型发动机设计及发动机实施故障检测提出了建议。     

基于燃气射流冷凝的氧路系统频率特性研究

基于热力学不平衡两流体六方程模型模拟了液氧煤油补燃循环发动机燃气射流在氧路系统泵间管路液氧流体中的冷凝过程，获得了燃气射流冷凝特征参数沿管路流向的分布规律。根据Rayleigh-Plesset方程和燃气射流特性建立了泵间管路燃气冷凝过程的传递函数模型，并与氧路管路、泵等组件模型联立求解，分析了发动机氧路系统频率特性。研究了在不同氧路入口压力和液氧温度边界条件下，泵间管路燃气射流冷凝过程对氧路系统频率特性的影响，仿真结果表明高入口压力和过冷液氧改变了射流气体的惯性和柔度，使得氧路系统特征频率增大。不同边界条件下发动机热试车结果表明，提高氧路入口压力或降低液氧温度使得氧路系统频率从8.3 Hz提高至11 Hz，与数值仿真结果一致，验证了泵间管燃气射流冷凝过程是影响氧路系统频率特性的重要环节。     

基于神经网络的涡轮泵多故障诊断

针对液体火箭发动机的涡轮泵系统中，常出现多故障同时发生的现象，分析了涡轮泵常见故障的特征表现，建立了涡轮泵系统的标准故障模式，在此基础上，提出了采用建立并行BP神经网络进行多故障诊断分类的方法，结果表明，并行BP神经网络结构简单，学习诊断速度快，对单一故障的诊断分类优于基本BP网络，且能对并发故障进行诊断分类。     

液氧煤油补燃发动机起动过程氧预压泵加速起旋方案研究

为降低液氧煤油补燃发动机起动所需入口压力,需解决起动过程氧预压泵起旋迟缓产生附加阻力导致主泵入口压力过低而发生断裂汽蚀的问题。开展了两种预压泵加速起旋方案研究,分别为已工程应用的液氧涡轮方案和本文提出的氦起动涡轮方案。对比介绍了两种方案对发动机气液系统和预压泵结构的影响。建立了预压泵加速起旋相关的数学模型,针对加速起旋机理、效果和影响因素等进行了仿真分析。结果表明:液氧涡轮方案,预压泵结构变化较小,为提升加速起旋效果,涡轮供应路应尽量增大通径、缩短长度,降低动态流阻和静态流阻,涡轮喷嘴流通面积则需根据其对涡轮流量和压降的综合影响来选择。氦起动涡轮方案,预压泵结构和流路变化较大,起动涡轮速比和效率是降低氦气用量的限制性因素。