一种液体火箭发动机试车启动过程故障预警方法

针对某液体火箭发动机地面试车启动过程中故障样本数据稀少、故障预测和故障部件定位等问题，提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络和长短时记忆网络的故障预警方法。首先，搭建了液体火箭发动机系统仿真模型，采用参数故障注入方法获取启动阶段的正常/故障样本；其次，通过卷积神经网络从输入样本中捕获局部特征，利用长短时记忆网络从特征中提取时序特征，进而预测出监测参数的潜在变化趋势；最后，基于故障诊断模型定位故障部件，实现发动机启动过程的故障预警。实验结果表明，该方法能够有效地对该火箭发动机启动阶段故障进行预警，具有工程应用价值。