基于RVM的液体火箭发动机试验台故障预测方法

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。     

遗忘因子最小二乘支持向量机及在陀螺仪漂移预测中的应用研究

以陀螺仪漂移误差系数时间序列预测为对象，研究并提出了遗忘因子最小二乘支持向量机算法。构造了以多项式、径向基、小波函数为核函数的支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、遗忘因子最小二乘支持向量机（FFLSSVM），比较了它们用于强非线性测试集的泛化性能。实验结果表明：FFLSSVM比由相应核函数构成的SVM、LSSVM自适应性强、预测精度高；三种核函数生成L2（R）子空间上完备基的能力不同，导致三个FFLSSVM逼近任意目标函数的精度有差异；遗忘因子最小二乘小波核支持向量机可有效地用于陀螺漂移误差动态补偿、可靠性辅助决策、故障预测。     

支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断

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。     

中国

长七火箭芯二级动力系统试车圆满成功 据中国载人航天工程网报道,8月29日,在航天科技集团公司六院101所进行的长征七号运载火箭芯二级动力系统热试车试验取得圆满成功。火箭芯二级配置4台液氧煤油发动机,其中两机固定,两机双向摇摆。试验中发动机正常点火。各系统工作状态良好,并按程序定时关机。经试验数据判读,各项参数满足设计要求。试验取得圆满成功。     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

用于PDPA校准的标准气溶胶发生器性能研究

喷注器、喷嘴是低温液体火箭动力系统的核心部件,其雾化特性对燃烧效率和燃烧稳定性有直接的影响。通过激光相位多普勒测量系统(Phase Doppler Particle Analyzer简称PDPA)可以获得不同设计参数下喷雾场的粒径分布等重要数据。标准气溶胶发生器是校准和测试激光相位多普勒测量系统的基准源,通过其产生的标准粒子可以调校和修正系统测量误差。结合液体火箭动力系统喷注器雾化测量特点和散射粒子特性,对比分析了几种典型粒子发生技术,最终选择振动孔式单分散粒子发生器作为PDPA系统校准的基准源,并提出了一种标准气溶胶发生器的分析评定方法,通过该方法分别获得了发生器的均匀性、球形度、精度和稳定性等技术性能指标,证明该型发生器在喷注器雾化光学测量校准应用中具有适应性和可靠性。     

基于ILLE和SVM的卫星执行机构系统故障检测与定位

针对某超高指向精度要求的卫星平台,采用增量式局部线性嵌入(ILLE)与支持向量机(SVM)结合的方法,研究系统配置的多组磁伺服机构的故障检测与故障定位技术。在分析执行机构故障模式以及故障影响的基础上,采用LLE算法实时提取并更新与故障相关的卫星姿态控制系统高维信息,对其进行降维及特征提取,实现执行机构系统故障检测。当检测到故障时,提取执行机构系统输入输出信息,利用支持向量机(SVM)方法进行故障定位。该方法无需采集离线数据生成样本集,直接利用卫星姿控系统产生的在线故障特征数据集进行故障检测,并能根据故障检测结果,有效地实现卫星姿控系统执行机构的故障定位。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。     

改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的MEMS陀螺温度零偏补偿

针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法(CS)和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间映射到高维空间进行线性拟合。然后,利用改进布谷鸟算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明：经CS调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高。与最小二乘分段拟合方法、BP神经网络方法相比,陀螺输出数据方差分别平均减小了63.2%、43.4%,最大误差分别平均减小71.63%、48.3%。     

基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断

在涡轮泵故障诊断中，多类故障诊断是经常出现的问题。为提高多类故障诊断速度，在球结构支持向量机的基础上，提出一种引力球结构的支持向量机多类算法，该算法充分考虑样本分布疏松程度，经过试验优化分析得到最佳分类引力公式。用该算法和其他常用算法对涡轮泵仿真故障进行分类比较，结果表明基于引力球结构的支持向量机故障诊断算法学习速度快，诊断效果好。     

模糊最小二乘支持向量机在黑液波美度软测量中的应用

利用模糊最小二乘支持向量机进行软测量建模。并将基于最小二乘支持向量机的软测量器应用于造纸碱回收中黑液浓度的在线估算,取得了十分有效的应用结果。模糊最小二乘支持向量机收敛速度快,模型参数确定方便。因此基于模糊最小二乘支持向量机的软测量器在软测量建模中有很大的应用潜力。     

液体火箭发动机可靠性增长规划研究

液体火箭发动机可靠性要求高、试验费用昂贵，有必要对可靠性增长试验进行综合规划，以减少试验费用、缩短研制周期和降低风险。根据液体火箭发动机的特点，提出双参数的：Bayes可靠性增长模型，综合利用产品研制过程中全程试验信息，动态评定可靠性水平。在客观评价其可靠性水平的基础上，采用MTGP(Modified Tracking，Growth and Prediction)模型跟踪增长过程，对液体火箭发动机的可靠性增长试验进行综合规划。研究表明：这种方法能在小样本下，科学、合理地评定液体火箭发动机的可靠性水平和指导可靠性增长规划，在工程中有广泛的应用前景。     

预冷空气涡轮火箭组合动力系统原理与实现途径

针对重复使用航天运输系统及临近空间快速投放平台动力需求,提出了一种预冷空气涡轮火箭组合动力系统方案,分析了此动力系统的技术特点及与其他组合循环动力的差异,进行了系统初步性能分析.研究表明:通过调节系统参数,此动力系统参数闭合,性能较佳,方案可行;进一步分析了动力系统涉及的核心技术及技术基础,认为预冷空气涡轮火箭组合动力系统具有可实现性.     

液体火箭发动机智能故障诊断的研究现状

综述了液体火箭发动机的故障模式，总结了液体火箭发动机故障诊断技术的最新成果，包括基于物理模型、信号分析和人工智能的故障诊断方法；将不同故障诊断方法的应用进展及其诊断效果进行了对比分析；并对液体火箭发动机故障诊断方法的发展趋势进行了展望。     

液体火箭发动机试验噪声测试分析

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。     

H－2火箭固体助推器推力向量控制系统的研制

Ｈ－２火箭固体助推器推力向量控制系统的研制Ｈ－２是日本新研制的一种使用液体氢氧推进系统的两级运载火箭，捆绑了两台大型固体火箭助推器。助推器在火箭的上升飞行阶段用于提供大部分推力，并产生火箭操纵所需的控制力。它主要由四个发动机壳段和一些结构组件（后裙、...     

基于粗集和支持向量机的雷达信号识别法

结合粗集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种融合算法.应用粗集理论的属性约简过程作为数据的预处理,把冗余的属性和冲突的对象从决策表中删去,却不损失任何有效信息;然后利用支持向量机进行分类识别.这样可以大大降低数据维数,减小支持向量机分类过程中的复杂度,在不同程度上避免了训练模型的过拟合现象,且分类性能更加优越.最后通过对雷达信号识别的仿真实例说明了上述方法的有效性.     

“北航”一号 中国本科大学生第一箭

“北航”一号为探空火箭,主要用于大气参数的测量。火箭全长2,53米,平均直径0．18米,重93千克,射高12 000米(发:射角82度)。火箭共分为六大系统:结构系统．动力系统、分离回收系统、参数测量系统、点火控制系统和发射系统,各系统采用模块化设计,可以进行独立调试,而且有利于简化总装过程,便于火箭功能和性能的进一步拓展     

液体火箭发动机推力室热力参数的数值仿真

用液体火箭发动机推力室工作过程的一组非线性方程，以混合比、燃烧室压力和出口压力三个参数作为正态随机变量，来反映推力室的内外干扰因素的影响，用 Ｍｏｎｔｅｒ－ Ｃａｒｌｏ（ Ｍ － Ｃ）方法对某型号液体火箭发动机推力室干扰因素进行了数值仿真，从而得到了推力室热力和性能参数的经验分布曲线、统计均值及在一定置信度下的置信区间。仿真结果表明，利用 Ｍ － Ｃ 方法对推力室进行数值仿真是完全可行的，所用的非线性模型是足够准确的。     

基于最小二乘支持向量机的小样本建模方法研究

针对捷联惯组历次测试数据小样本建模问题,提出了通过二次修正插值方法解决测试数据的非等间隔性和样本容量小的问题。并通过相空间重构的思想将一维时间序列多维化。最后通过最小二乘支持向量机建立预测模型。实例分析表明,建立在二次修正插值基础之上的最小二乘支持向量机时间序列模型具有较高的预测精度,能够很好地满足对惯组测试数据分析的要求。     

液体火箭发动机健康监控技术研究现状

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。