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。     

一种基于聚类分析的液体火箭发动机稳态过程故障诊断方法

液体火箭发动机故障诊断技术是提高液体火箭可靠性的重要手段,基于数据分析的发动机故障诊断方法是其未来重要发展方向。本文通过分析液体火箭发动机稳态过程仿真数据,提出了一种使用发动机稳态过程正常状况/故障状况数据类来实施故障诊断的方法。利用液体火箭发动机稳态过程正常状况/故障状况的仿真数据,对这一方法的正确性进行了初步分析。仿真分析结果表明,这一方法有效实用,其故障诊断效果取决于所使用的发动机正常状况/故障状况数据类的完备程度与数据质量。本文研究为液体火箭发动机稳态过程故障诊断提供了新途径,对推动液体火箭发动机故障诊断技术发展具有一定意义。     

量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

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。     

机床主轴承多源信息融合故障诊断

针对机床主轴承的故障诊断,为解决传统方法仅由单一传感器数据分析准确性低的问题,提出基于主元小波包、递归神经网络以及振动及噪声信号多源数据融合的轴承故障诊断方法,实现对锻压机床主轴承的故障诊断。将振动及噪声传感器采集的信号,经主元小波包处理提取特征值,再利用递归神经网络进行局部故障诊断,得到不同传感器对轴承故障互相独立的故障证据,然后采用基于数据修正D-S证据理论将振动及噪声诊断结果融合,发现基于递归神经网络及数据修正D-S证据理论的诊断方法。该方法解决了单一传感器的不稳定性和局限性以及传统D-S证据理论冲突证据失效的问题,使故障诊断具备容错能力,提高了传统故障诊断的精确度。     

基于模型知识的液体火箭发动机故障诊断方法研究

提出了一种基于定性模型的液体火箭发动机故障诊断方法，该方法首先通过建立发动机的定性偏差模型。以及对故障模式进行效应分析组建发动机的诊断模型知识，然后通过检测模型与系统实际行为的一致性进行故障诊断，用某实际大型发动机的故障数据进行测试的结果表明该方法是一种有效的定性故障诊断方法。     

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。     

基于神经网络算法的液体火箭发动机实时故障检测方法研究

以某液体火箭发动机为研究对象,将实时故障检测作为中心,分析了神经网络算法的特点及其实现步骤,利用Lab Windows/CVI与MATLAB混合编程的原理,实现和改进了基于神经网络的发动机实时故障检测方法,并用多次试车数据进行了检验.试车数据验证结果表明,该方法能及时、准确、有效地检测发动机稳态过程的故障.研究结果对发展未来液体火箭发动机的箭载故障检测系统具有重要的参考价值.     

贝叶斯分类器在液体火箭发动机故障诊断中的应用

研究数据挖掘技术在火箭发动机故障诊断中的应用,利用两种典型的贝叶斯分类器——朴素贝叶斯分类器和TAN分类器对液体火箭发动机故障进行分类,对某型号液体火箭发动机的试车数据和仿真数据进行了故障诊断,结果和实际试车情况相符,从而验证了贝叶斯分类器可以应用于液体火箭发动机故障诊断。     

固体火箭发动机工作异常的诊断与分析

把故障树模型的层次诊断方法引入固体火箭发动机的故障诊断，使固体火箭发动机的故障诊断快速、直观、形象。本文引用国内外三种固体火箭发动机的典型故障为例，阐述了层次诊断法的基本思想和应用，并得出了明确的分析结论。     

火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

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。     

某自动测试系统神经网络故障诊断模块设计与实现

阐述了自动测试系统中故障诊断的重要性,详述了诊断的流程.以某型防空导弹自动驾驶仪为例,首先利用LabVIEW中的MATLAB脚本节点,分别以BP和RBF神经网络为算法编写故障诊断函数;然后用LabVIEW开发故障诊断模块界面,最后将TabVIEW和神经网络两者的优势结合实现自动驾驶仪的故障诊断.实验仿真结果表明:模块设...     

基于人工智能方法的传感器故障诊断技术

在液体火箭发动机地面试验过程中,传感器的失效率远高于发动机部件、组件的故障率,因而提出了采用基于人工智能的方法对传感器的故障进行检测与诊断.本文对基于人工智能方法用于传感器故障检测与诊断的特点进行了分析,并分别应用BP神经网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对某次传感器的故障进行检测.结果证明基于人工智能的方法稳定可靠,具有良好的工程应用前景.     

液体火箭发动机传感器故障检测与数据恢复算法研究

以某型液体火箭发动机为研究对象,根据其传感器的故障特性,提出了基于BP神经网络的传感器故障检测与数据恢复算法。通过定义的传感器置信度来判断传感器是否发生故障,以及确定故障传感器,利用已训练好的神经网络结构对故障传感器进行数据恢复。研究内容能够实现传感器的故障检测、定位与补偿,能够有效提高发动机故障检测方法的可靠性和鲁棒性。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断

在常规基于解析冗余故障诊断技术的基础上,采用具有最佳模拟特性的RBF神经网络对系统进行建模,分析了M距离应用于卫星姿态控制系统故障检测与定位的可行性,应用基于M距离的方法设计故障检测观测器,通过对残差的评估实现故障诊断。仿真结果显示,该方法计算过程简单、实时性好。     

神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用

为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。     

基于MSPCA的液体火箭发动机试车台氢供应系统传感器故障诊断方法

研究了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题。利用小波变换得到传感器信号在各个尺度上的系数，然后根据尺度系数矩阵建立主元分析模型进行传感器故障诊断。设计了固定窗长的移动窗口，对窗内数据进行小波变换后，用最后一个尺度系数计算平方预报误差进行故障检测，采用传感器有效指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识。最后，以液体火箭发动机试车台氢供应系统几个关键传感器的故障诊断为例验证了这种方法实用性和有效性。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。