共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
基于人工免疫的液体火箭发动机故障检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效提高液体火箭发动机故障检测过程中的及时性、实时性及准确性,基于人工免疫系统中的阴性选择原理研究建立了液体火箭发动机故障检测的阴性选择算法与免疫实值算法,实现了液体火箭发动机稳态工作过程中的故障检测与报警。基于某大型泵压式液体火箭发动机实际试车数据的验证结果表明,研究建立的人工免疫故障检测方法能对发动机稳态工作阶段进行有效准确的故障检测与报警,相对以往传统的检测算法在故障检测时间上有了一定的缩短,对研究基于人工免疫的液体火箭发动机的故障检测与诊断系统提供了依据。 相似文献
3.
液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。 相似文献
4.
5.
6.
涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。 相似文献
7.
8.
提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明:量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。 相似文献
9.
10.
液体火箭发动机实时故障检测与报警原型系统的设计与实现 总被引:2,自引:2,他引:2
实现了液体火箭发动机启动和稳态工作过程故障检测的神经网络和统计算法,以及检测结果的综合决策与报警算法,并从系统硬件、软件结构和功能等方面设计建立了液体火箭发动机工作过程的实时故障检测与报警原型系统。试车数据验证考核结果表明,故障检测与报警系统能及时和准确地对发动机稳态和启动工作过程中的故障进行检测和报警,现已成为实验室级发动机故障检测与报警的演示与验证原型系统,并对实现未来箭载发动机工作过程实时在线故障检测与报警具有重要的工程应用价值。 相似文献
11.
液体火箭发动机试验噪声测试分析 总被引:2,自引:0,他引:2
研究液体火箭发动机的声学特性不仅对发动机故障识别与预报有重要意义,还会对液体火箭上的有效载荷工作可靠性产生影响。为此,对液体火箭发动机试验噪声进行测试分析就显得尤为必要。针对液体火箭发动机试验噪声的特点,提出了一种适用于液体火箭发动机试验的噪声测试方法,介绍了该噪声测试系统的原理和各组成部分功能。对某型号液体火箭发动机地面试验所产生的噪声进行了测量,结合所测得的噪声信号进行了时域与频域分析,对发动机周围噪声特性进行了研究,得出了发动机在试车台上的噪声分布特征,对液体火箭发动机的设计改进和地面试验台的降噪措施有一定参考价值。 相似文献
12.
支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种基于机器学习的模式分类算法,其在解决小样本、非线性及高维模式识别等问题中都表现出许多特有的优势。用SVM对液体火箭发动机的故障数据进行检测和诊断。通过对发动机仿真模型的9种故障数据的学习,能检测出18组故障数据中的17组,但有4组出现误报,对误报故障进行二次学习和再检测,能对这4种故障正确检测。经过对C75试车4种故障数据的学习,能正确检测其故障类型,进一步验证了该方法的正确性和可行性。 相似文献
13.
14.
合理有效的参数选择是液体火箭发动机地面试车实时故障检测系统的一个核心而基础的研究问题.本文首先进行了检测系统采集参数的需求分析;之后将液体火箭发动机测量参数作为方案层,各测量参数对发动机故障的敏感性、参数稳定性和参数相关性等作为准则层,测量参数对实时故障检测的有效性作为目标层,建立了液体火箭发动机参数选择层次结构模型;最后利用模糊层次分析法确定了某型LRE地面试车的实时故障检测参数.通过历史试车数据对参数选择的效果分析表明:所确定的检测参数能够全面表征LRE的运行状态,具有较强的故障表征能力和故障敏感性.从而,为科学合理的选择发动机地面试车实时故障检测参数提供了根据,解决了一直以来依靠定性方法确定发动机检测参数的问题. 相似文献
15.
本文对液体火箭发动机研制中易出现的典型故障按组件进行了归类,并就故障特征进行了说明与分析,进而提出了将来有望发展的传感器检测技术策略,旨在对新型号发动机设计、改进和进行发动机故障诊断与防护研究有所裨益. 相似文献
16.
17.
18.
提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法,并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成,模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成,在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。 相似文献
19.
基于RVM的液体火箭发动机试验台故障预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
液体火箭发动机试验台故障预测问题实际上是与试验台相关的参数预测问题,通过预测相关参数在试验台运行过程中的变化趋势,可以判断试验台未来某一时刻是否可能发生故障。由于液体火箭发动机试验台系统复杂、不易建模,提出了一种相关向量机(relevancevector machine,RVM)故障预测模型。在模型的训练阶段,根据数据序列的特征,分别采用单参量、相空间重构和多参量的方法进行了模型的训练,然后利用训练好的模型对试验台总体健康度和启动过程推力进行了趋势预测。预测结果表明,该方法能有效地跟踪试验台可能发生的故障及故障发展趋势。 相似文献
20.
目前监控航天飞机发动机(SSME)的是参数警报系统,但其不能检测早期故障,为此美国联合技术中心着手研制液体火箭发动机健康管理系统(HMS).介绍SSME的故障模式、排序及其准则.故障检测方法包括模式识别法、隔离法和人工智能法;其算法包括时间序列、线性/非线性回归和聚类等算法.给出单级和多级故障检测系统的方块图,以及HMS的功能结构图.研究表明,HMS是可行的. 相似文献