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针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。 相似文献
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为解决液体火箭发动机故障标签缺失条件下流数据无监督检测问题,以及满足不同发动机台次和不同工况的自适应检测需求,基于增量学习思想,提出了基于增量式孤立森林的异常检测算法。设计了多工况流数据检测条件下的在线更新策略、异常分数表达式,并通过更新停止策略避免故障数据对模型的污染。利用多台次试车数据对该模型进行验证,并与传统方法进行比较,结果表明,该算法能够对样本异常程度进行量化评价,能够有效检测早期缓变故障,其F1指标较原始孤立森林算法提高了43%,检测及时性优于红线算法和自适应阈值算法。 相似文献
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研究了基于阴性选择算法的飞行数据异常值检测问题。针对传统的基于数据趋势进行数据异常值检测方法难以处理连续异常值的问题,提出通过提取待测参数的相关参数并在检测器编码中加入相关参数信息,使得阴性选择算法能够用于连续多个异常值的检测,算法不需要关于数据异常的任何先验知识。实验表明,采用改进编码后的阴性选择算法识别飞行数据中的异常值具有较高的精度。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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机内测试定量要求的现场试验验证方法研究 总被引:8,自引:6,他引:2
阐述了机内测试(BIT)定量要求现场试验验证方法的内涵和实施流程。根据置信度水平和功能单元覆盖要求计算BIT故障检测率、故障隔离率和虚警率综合验证的样本量,根据BIT参数的单侧置信限进行合格判断。给出了数据统计判据、分类流程和统一记录表格。通过案例应用说明了该方法的可行性。 相似文献
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基于数据关联的故障快速检测 总被引:1,自引:0,他引:1
多数情况下,快速实时地进行故障检测是很重要的。将故障看做是通过多传感器观测的动态模型,进行多传感器多模型概率数据关联,以各个模型的关联结果和设定的阈值为依据,可以有效地实现故障检测。联合概率数据关联(JPDA)算法是解决多传感器多目标跟踪的一个有效方法,文中通过分析概率数据关联算法,对联合概率数据关联算法进行了改进:(1)通过正确地选择阈值,移除小概率事件,进而建立一个近似的确认矩阵;(2)根据被跟踪目标故障跟踪门的相交情况,将跟踪空间进行数学划分,形成若干相互独立的区域;(3)对同一区域内公共有效量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真对比表明,本文的改进算法能显著减少计算时间,有效提高故障检测的快速性和实时性。 相似文献
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从探测概率的角度评价飞机的隐身性能 总被引:2,自引:0,他引:2
采用雷达散射截面(RCS)均值来衡量飞机的隐身性能并不能给出足够充分的信息,从信号检测概率的角度来衡量飞机的可探测性可以提供更完整的信息。本文从探测概率的角度详细分析了4种典型隐身飞机RCS起伏数据与虚警概率、探测概率、探测距离、信噪比(SNR)等参数间的关系,并给出了完整的推导过程,采用此方法可以对任意飞机目标在给定雷达参数下的可探测性进行准确计算。一般在雷达性能评估中需要用到RCS起伏模型,本文对飞机目标回波信号进行检测分析时采用数值计算方法,信号的概率密度函数(PDF)直接来源于原始回波起伏信号,避免了模型拟合带来的回波特性失真,且不会产生大的计算误差。通过对比分析计算结果发现:单脉冲检测下回波信号均值中值比越大,回波取值范围越小,则信号的检测概率越小,其中均值中值比一般相差3倍以上时可以得到明显不同的检测概率;在快起伏假设下,非相参积累检测的积累脉冲数Nin即便较小,也能得到较大的信噪比增益,此增益可能大于Nin。 相似文献
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基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。 相似文献
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针对低压轴断裂易引起涡轮飞转的问题,需在运营环境中进行涡扇发动机低压轴断裂的机载在线检测。采用机载测量的高压物理转速和低压物理转速等参数,建立了基于物理转速变化率和转差关系的低压轴断裂故障在线检测方法。通过发动机工况仿真识别了能够准确区分正常加减速过程、喘振过程和断轴过程的物理参数,设置了检测判定逻辑和判定阈值。结果表明:在断轴后的0.1 s内,低压转速变化率出现瞬间最小值;在0.2 s内,高压转速变化率变为正值。该方法检测响应时间为0~0.5 s,可以实时检测出低压轴断裂故障,有利于控制系统及时采取停车等处理措施以防止核心机被损坏,不会由于发动机正常停车、加减速、喘振和高压轴断裂而导致虚警,检测可靠性高,具有较高的工程实用性。 相似文献