液体火箭发动机故障实时仿真模型

建立了液体火箭发动机的降阶非线性动态模型。针对已发生过的或极有可能发生的故障形式，进行了故障状态下动态特性模拟。仿真结果表明，所建模型较精确合理，并能实现实时随机仿真。     

液体火箭发动机实时故障仿真系统实现

基于液体火箭发动机故障诊断方法实时验证的需求，考虑目前微处理器的技术水平，通过对发动机全阶非线性动态数学模型合理的折衷处理，建立了发动机降阶非线性模型，发展了基于该模型的实时故障仿真计算方法及仿真软件系统。仿真计算结果和实践表明，该模型在精确性、实时性等方面可以满足实时性验证的要求；实现的仿真软件系统具有良好的汉化人机交互界面，可操作性好，移植、维护、升级方便。     

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。     

液体火箭发动机故障检测与诊断综述

对健康监控技术的中心问题－故障检测与诊断方法进行了综述，对可能用于液体火箭推进系统的各种故障检测与诊断方法进行了系统分类和详细评述，指出了近期必须研究和完善的几项主要工作。     

液体火箭发动机稳态故障仿真及分析

建立了液体火箭发动机稳态故障数学模型，编制了实用计算程序。调整方程组中的有关系数的参数，该模型既可用于在正常工况下评定性能参数随干扰因素的随机变化，进行发动机静态特性仿真。又可用于在故障状态下发动机性能参数衰减退化的计算，进行发动机稳态故障效应的仿真。     

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。     

应用反推神经网络检测液体火箭发动机多维故障

基于可测参数所构成的参数模式对应着一定的发动机故障模式, 应用反推神经网络检测发动机多维故障, 方法的有效性由只有泵效率下降和喷注器阻塞同时发生的数值仿真得到验证      

应用神经网络识别液体火箭发动机的故障模式

本文以一个典型的泵压式液体火箭发动机（ＬＲＥ）为对象，考虑发动机的几种主要故障，建立了描述发动机静态工作过程的非线性方程组。用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模拟这些非线性方程组。用ＡＲＴ２网络识别故障模式。对该发动机，特别是涡轮泵故障的识别方法进行了研究。     

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。     

基于K-L信息测度的液体火箭发动机的泄漏故障检测

液体火箭发动机的泄漏是常见和极其危险的故障。研究快速有效的泄漏故障检测方法,是一个很重要迫切的课题。本文针对已有发动机的状态监测参数,建立ＡＲ模型进行时间序列分析,利用Ｋ－ Ｌ信息测度作为判别函数来检测发动机的泄漏故障。仿真结果表明,这种泄漏故障检测的方法是切实可行的。     

奇偶空间法用于液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机系统测量输出之间的内在一致性,直接利用液体火箭发动机试车的测量参数, 采用奇偶空间方法对仿真的液体火箭发动机１６种故障进行分离, 结果证明该方法对实现液体火箭发动机故障诊断有较好的效果。     

基于定性模型的液体火箭发动机故障诊断

建立了液体火箭发动机各类部件在正常和故障状态下的定性工作模式库，然后根据液体火箭发动机系统的拓补结构和系统的定性故障特征寻找系统全局定性解，并依据全局解中各个部件的状态来确定系统的故障部件。方法具有较好的解释性，在计算机上实现只需少量的内存和执行时间。另外，该方法用节点支路关联矩阵来表示系统的拓扑结构，具有一定的通用性。     

液体火箭发动机故障诊断中的特征选择

对表征发动机故障的原始特征,以提高故障类可分性为目的,利用信息论中互信息的理论,采用贪婪算法,去除原始特征中不利于所设计分类器的特征,得到最有利于分类的子特征集。采用子特征集对故障进行分类,得到了较理想的结果。     

液体火箭发动机故障数据库的设计与实现

讨论了液体火箭发动机故障数据库的设计思路及实现途径,以国内２１种液体火箭发动机试车及发射数据为基准,建立了初步的故障数据库,重点介绍了故障数据库的功能设计,结构设计和开发环境等内容。     

液体火箭发动机故障诊断中的特征提取

对液体火箭发动机故障的原始特征进行特征提取和选择，以使所建立的故障标准模式由少数几个新特征给予有效的表达。比较了不同原始特征分布矩阵对特征提取结果有效性的影响，并对采用新特征来代表各种故障的效果进行了检验，结果同采用原始特征的效果很接近。     

液体火箭发动机故障特性动态模拟

以某大型泵压式供应系统液体火箭发动机为研究对象, 建立了液体火箭发动机非线性动态数学模型。针对已发生过或可能出现的故障形式, 以阶跃形式输入, 进行了故障状态下动态特性模拟。数值方法用四阶定步长龙格-库塔方法发展而成的自适应变步长龙格-库塔法。计算结果表明, 所建模型较精确合理, 数值方法满足故障模拟的要求。该工作为故障模式提取、监控参数优化选择、基于模型的故障检测与诊断等发动机健康监控问题的研究奠定了基础。      

基于定性和定量关系的液体火箭发动机故障诊断

针对定性故障诊断系统的固有缺陷，利用模糊数学知识，在符号有向图上加入定量信息，形成定性定量模型，通过计算和比较被诊断模式对已知故障类型的模式的隶属度来确定系统的故障。该方法比较充分地利用了系统被监测参数的数值资源，对故障模式具有较强的识别和区分能力。