液体火箭发动机地面试车实时故障检测参数的选取

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.     

液氧煤油发动机故障监控特征参数提取研究

故障监控可以有效提高发动机工作的安全性和可靠性,建立了大推力液氧煤油高压补燃循环发动机稳态故障仿真模型,开展了发动机故障仿真分析,提取了发动机故障监控特征参数。通过对筛选的可能危及发动机安全工作的故障模式进行仿真分析,获得各种故障模式下发动机测量参数对故障的敏感性排序,通过对测量参数相对偏差的相关性分析,获得各测量参数间相关系数和高相关性测量参数组,基于测量参数的敏感性排序和相关性综合提取出发动机故障监控特征参数。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.     

基于集合-覆盖模型的液体火箭发动机多故障诊断研究

通过从故障仿真数据中提取常见故障的效应参数症状，建立发动机的集合覆盖多故障诊断模型。根据当前发动机已有测量参数的症状与假设故障的相应参数效应症状的对比结果，对各假设故障赋以相应的奖征值，然后综合诸参数的奖惩值得到相应假设故障集的合理笥指标值值，基于该指标值利用遗传算法进行启发式的假设故障产生与测试。最后，基于所提取的效应参数症状进行了仿真故障数据样本的多故障诊断分析，并与经参数优选后的多故障诊断结     

液氧煤油发动机稳态故障仿真分析

根据液氧煤油补燃循环发动机的特点,建立了稳态工作过程故障仿真数学模型,并针对比较典型的几种故障模式,进行了仿真计算与效应分析,最后进行了故障参数特征的初步提取。结果表明,选定的10个缓变热力参数,可对泄漏、堵塞及涡轮泵等典型故障模式进行有效识别和分离。     

利用关联规则检测液体火箭发动机启动关机过程的故障

提出了一种基于关联规则的故障检测方法,根据发生故障时相应参数之间的关联关系是否有效来判断是否故障。对液体火箭发动机的启动过程试车数据进行挖掘的应用实例表明,该方法能够有效地挖掘参数之间的关联关系,有效地检测出液体火箭发动机启动过程中的故障。     

磁流体发电系统在空间电源中的应用研究

介绍了直线型和盘式磁流体(MHD)发电机,鉴于盘式磁流体发电机结构紧凑、发电效率高、对应磁体系统简单等优点,建议在大型航天器上采用盘式磁流体发电机。根据空间应用的特点,盘式磁流体发电机的工质应选用氦/氙混合气体;在抑制等离子体的不稳定时,应综合使用扩张通道、导流片、波状外形壁面及射频线圈等方法。对空间盘式磁流体发电系统及试验设备研究情况进行了介绍;以高温气体闭环核能磁流体发电系统为例,分析了其工作原理和质量功率比等性能参数;总结出地面试验的研究趋势是向超长时间运行发展。针对我国在反应堆、材料、工艺等方面的发展现状,建议深入开展磁流体发电技术及盘式磁流体发电机研究,突破等离子体参数测量、稳定性等关键技术,促进我国在空间核动力技术领域的快速发展。     

液氢液氧火箭发动机非线性静态特性仿真与分析

在考虑泵后推进剂温度和密度变化的情况下,建立低温液体火箭发动机非线性稳态工作的数学模型,以设计点参数为初始值采用离散牛顿法对大范围参数扰动下氢氧发动机的静态特性进行仿真,并对包括真空推力和真空比冲在内的重要参数的变化情况做相应的分析;在引入故障影响因素的情况下,针对液体火箭发动机中常见的典型故障模式进行稳态故障效应仿真和分析,为该发动机的故障检测与诊断工作奠定了基础。     

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。     

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。     

运载火箭液体发动机故障监控系统中的若干问题

本文从工程观点出发，对开展运载火箭液体发动机故障监控研究所涉及到的失效模式分析、监控参数选取、故障监控方法和硬件可靠性保证措施等方面提出了若干值得注意的问题和考虑策略。     

卫星动量轮闭环系统的UIO双观测器故障诊断

本文对于卫星动量轮闭环系统提出了一种基于UIO双观测器的故障诊断方法,该方法通过分析观测器残差向量的变化来分离执行机构、传感器及系统参数故障,并且可以通过隔离观测器反映出传感器的故障模式.文中首先对闭环系统故障诊断特点、UIO故障诊断方法及卫星动量轮闭环系统进行了简要介绍;接着分析了UIO双观测器法应用的条件;然后引入卫星动量轮闭环系统的模型;最后通过仿真实验证明利用本文中所提出的方法可以成功地诊断并分离出执行机构、传感器及系统参数的故障,并在传感器故障时可以确定出故障模式.     

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。     

寿命的可靠性综论(二)——寿命及百分寿命的统计方法

指出寿命有两种:偶然故障期的寿命、耗损故障期的寿命,前者的重要特征量为MTBF及故障率λ(t),后者的重要特征量是百分寿命(有时加上MTTF)。长寿命、高可靠的长寿命要求是:偶然故障期的故障率低、平均寿命大,并且耗损故障期的百分寿命长(或加上长的MTTF)。对后者,当前重视不够。本文介绍了正态分布(两参数对数正态分布只要取对数即成为正态分布)、两参数Weibull分布完全子样及不完全子样情况下百分寿命估计的统计方法。     

某型号发动机试验中涡轮流量计的故障分析

针对某型号发动机试验测量系统中的流量参数测量的异常现象,从涡轮流量计的使用方法、流量计前后压力和流量参数对比、各次试验中测量介质的流阻等角度进行故障分析,对故障原因进行准确定位。     

基于LSSVR的模拟电路故障诊断

对基于最小二乘回归型支持向量机（LSSVR）的模拟电路故障诊断方法进行了研究。根据模型故障诊断原理,设计了LSSVR残差生成器,用遗传算法优化LSSVR参数,以残差的高阶统计量为故障特征识别电路故障。仿真结果表明：该法能有效识别模拟电路的故障,具一定的实用性。     

基于时域分析的风电机组电控系统故障诊断

随着风电产业迅速发展壮大,风电机组的故障问题受到广泛关注。风电机组中的核心部分为其电控系统,本文针对电控系统故障频发的现象,主要讨论了系统的故障诊断问题。文中介绍了电控系统中的常见故障,主要对影响系统较大的主控PLC故障和变桨故障进行研究。提出将时域分析方法应用于以上的故障诊断中,通过相关参数的比较,检测系统故障。     

基于BP神经网络的便携式模拟电路故障诊断系统研究

针对模拟电路故障不易被检测、不易被精确定位且现场情况复杂的特点,本文以基本共射放大电路为例重点研究了基于BP神经网络的模拟电路故障诊断方法。首先,提取待测电路特征值,对可能出现的电路故障编号,随机测量多组电路正常情况下和各故障状态下的电路特性,包括输入、输出电阻,上限、下限截止频率,增益等。随后,将测量得到的多组电路特征值用于故障检测模型的训练。接着,根据模型输出值与目标值的误差,调整模型参数,直至误差满足要求。最后,将模型参数固化于诊断系统微控制器的Flash中。经实验验证,依据该方法设计的便携式故障诊断系统具有较高准确率和较低的成本,切合社会生产实际。另外,由于其结合了深度学习算法和电子线路分析方法,也可用于电子信息类本科教育课程实践。     

CDMA网络中CQT定点测试排除掉话故障分析

CDMA网络的建设过程中由于规划、硬件问题、软件参数设置等造成个别地区通话质量差、掉话率高等问题,网络优化人员可以通过后台参数分析、后台信令分析、现场测试等辅助手段排除网络故障。在故障发生地点通过现场定点测试定位故障是处理此类用户故障投诉的较好方法。论文尝试通过测试软件CQT定点测试法分析CDMA网络中典型掉话故障。     

高超声速飞行器的自适应容错控制

针对高超声速飞行器再入过程中可能出现的执行器部分失效或卡死故障,设计了一种飞行器自适应容错控制器。在系统存在外界干扰及未知故障输入且上界未知的情况下,该控制器采用自适应算法在线估计未知的控制器参数,在执行器发生卡死或部分失效故障时,实现了对故障的容错控制和对制导指令的鲁棒输出跟踪。通过Lyapunov方法证明了该方法在执行器存在故障时能保证系统渐进稳定,仿真算例说明了该方法的有效性。