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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。 相似文献
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为分析某型氢氧火箭发动机频率特性,建立了主、副系统耦合的线性化动态模型:通过一维分布参数模型描述管路特性;采用考虑熵波的绝热流动模型描述燃烧组件特性;推导了转速脉动反馈的传递函数,采用考虑气蚀效应的模型描述泵组件;采取有理近似式表达分布式参数模型和热力组件中的超越函数。在Simulink平台上建立模块化仿真模型,采用扫频法获取频率特性,并利用热试车数据进行验证。结果表明,所开发的模块化仿真库对工程应用十分友好,可用于分析发动机系统低频至中频频率特性;该型发动机在燃气脉动激励下将产生主系统10、165 Hz和副系统124、204 Hz的频率响应;考虑转速脉动反馈计算所得特征频率更加准确;增加泵前管路局部流阻和燃气发生器喷注压降,可提高发动机系统稳定性。 相似文献
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