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。     

神经网络在流体火箭发动机故障检测中的应用（Ⅰ）非线性辨识技术

应用ＢＰ神经网络,提出了一种流体火箭发动机故障实时检测系统,它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障,液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明：基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。     

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅰ)非线性辨识技术

应用ＢＰ神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测系统。它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障。液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明：基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。     

液体发动机故障检测与诊断中的基础研究问题

液体火箭发动机故障检测与诊断是当前航天推进系统研究中迫切需要解决的关键技术。根据我国当前这项技术发展的实际情况，必须提高研究水平和加快研究进程，做好基础性的研究工作，介绍了我国在建立泵压式液体火箭发动机故障模式、标准数据库和改进人工神经网络算法与时序分析算法等方面所做的工作。提出了深入开展故障仿真研究和开发实用故障检测与诊断系统的建议。     

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。     

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用 (Ⅱ)模式识别技术

基于模糊超球神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障的实时检测系统。它采用模式识别技术,在建立正常工作状态的样板模式之后,把当前样本与样板模式进行比较,进而判断发动机工作状态。发动机试车数据分析表明：模糊超球神经网络对输入样本非常敏感。     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的带宽系数计算。用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法。     

液体火箭发动机启动过程实时在线故障检测算法

利用神经网络技术实现了液体火箭发动机启动过程的非线性辩识；提出并实现了一种基于辩识误差检验的故障检测策略。经大量实际发动机热试车数据验证表明，所提出的检测算法十分有效。由于算法所利用的监测参数均系实际发动机地面试车中所测量的参数，且检测算法在线工作时计算量十分小，因而所提出并实现的检测算法可以直接应用于工程实际。     

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅱ)模式识别技术

基于模糊超球神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障的实时检测系统。它采用模式识别技术,在建立正常工作状态的样板模式之后,把当前样本与样板模式进行比较,进而判断发动机工作状态。发动机试车数据分析表明：模糊超球神经网络对输入样本非常敏感     

GA—HCM混合聚类算法及其在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对HCM聚类算法对初始值和学习参数具有较强依赖性的缺点，提出了GA－HCM混合聚类算法。应用改进的基因算法为HCM算法选取初始种子解，使滑动数据窗上的聚类算法以功能层次分明的“导师一学生”制智能结构出现，从而实现了“精”与“初”相结合的解空间搜索算法，使HCM聚类算法能较快收敛到问题的最优解。同时针对液体火箭发动机系统动力学的特殊性，利用我们提出的一种适用于离线或在线系统故障检测与诊断的算法框架，基于实际试车数据对GA－HCM混合聚类算法进行了准实时的数字仿真。仿真结果表明该算法基本上克服了HCM算法的缺点，能有效地用于液体火箭发动机的事后故障分析或在线故障诊断。该故障诊断框架能区分干扰噪声、永久性故障或间歇性故障所引起的异常数据现象，并能形成当前系统的故障特征模式。对缓变故障的早期检测能力使该算法框架极富应用前景。     

基于人工免疫网络模型的航空发动机传感器故障诊断

提出了一种用于传感器故障诊断的免疫网络,对其结构和特点进行了分析,给出了相应的诊断算法。对传感器典型故障进行了故障诊断仿真,分析了免疫网络能检测出的最小故障偏差水平以及在不同噪声水平下的故障诊断效果。仿真结果表明,所研究的方法能有效检测到故障传感器,并具有良好的灵敏性及抗噪声干扰能力。     

某型涡扇发动机控制系统传感器故障诊断研究

研究利用卡尔曼滤波器及多重故障假设检验方法来检测某发动机控制系统传感器硬、软故障,并实现故障传感器的输出重构。给出了传感器故障诊断原理及算法,针对传感器常见典型故障进行了故障诊断过程仿真。仿真结果表明,所研究的方法能及时、有效的检测到故障传感器,并对其进行隔离和重构,没有发生误报和漏报现象。      

民用航空发动机状态监视和故障诊断系统研究

北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院、东方航空公司联合发展了用计算机进行发动机状态监视和故障诊断的系统EMD, 已在国内最大的两家航空公司试用成功。对B767、B747、A310共13架大型客机的40台发动机进行状态监视和故障诊断, 取得良好的经济效益。      

涡轮泵故障检测系统

1引言随着可重复使用运载器(RLV)的出现与发展,要求涡轮泵具有较高的可重复使用率,因此,它的故障检测与状态监控工作也变得越来越重要[1]。马歇尔飞行中心(MSFC)和波音-加州坎诺加帕克(BCP)正在研究航天飞机主发动机(SSME)涡轮泵的先进实时振动监控系统(ARTVMS)[2]。我国也针对     

发动机数控系统诊断技术的发展

综述发动机数控系统传感器的故障诊断尤其是软故障诊断技术的发展。首先介绍了传感器故障检测与分离技术的初期研究工作,论述了鲁棒故障诊断的必要性及发展。最后介绍了基于人工神经网络的故障诊断方法。      

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。      

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。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。