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。     

液体火箭发动机健康监控──故障检测与诊断

以大型液体火箭发动机故障诊断系统框架为基础，按照发动机不同工作阶段的特点建立了相应的故障检测与诊断算法。利用发动机的高队数学模型，对基于推广的卡尔曼滤波器技术的新息检测算法进行了研究。根据发动机系统工作过程的特点，建立了降阶故障模式响应模型，并发展了相应的故障模式检验方法。为了适应在线实时检测的需要，利用发动机的试验数据，分别研究了基于人工神经元网络辨识模型的发动机启动过程检测算法和基于时间序列分析方法的发动机主机工作过程检测算法。通过试验数据的检测验证，证明了这些实时算法的快速性、准确性和鲁律性。     

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。     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的带宽系数计算。用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法。     

液体发动机故障检测与诊断中的基础研究问题

液体火箭发动机故障检测与诊断是当前航天推进系统研究中迫切需要解决的关键技术。根据我国当前这项技术发展的实际情况，必须提高研究水平和加快研究进程，做好基础性的研究工作，介绍了我国在建立泵压式液体火箭发动机故障模式、标准数据库和改进人工神经网络算法与时序分析算法等方面所做的工作。提出了深入开展故障仿真研究和开发实用故障检测与诊断系统的建议。     

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      

液体火箭发动机试验起动过程故障检测算法研究

分析了液体火箭发动机试验起动过程故障检测的特殊性，提出了一种具有工程应用价值的故障检测算法。经过试验数据检验，证明这种算法简单、安全、有效，工程可应用性强。     

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。     

液体火箭发动机故障检测的阈值估计研究

采用区间估计方法选取故障检测阈值,进而以此阈值为标准监测液体火箭发动机的工作情况。基于分离识别信号的概率密度函数还讨论了故障分离的最优阈值问题。某大型液体火箭发动机的热试车数据分析表明:置信区间估计技术可以有效用于发动机故障检测。      

基于键图理论的液体火箭发动机故障检测与诊断方法

阐述了键图理论在液体火箭发动机故障检测与诊断中的应用.介绍了液体发动机的键图模型,导出定性推理公式,给出了在发动机故障检测与诊断中的应用步骤.以获得的某些信息量为依据,分析出发动机存在的可能故障.研究结果表明,键图理论用于发动机故障检测与隔离是可行的,且具有实时性强、计算简单的优点.     

集成时间信息的液体火箭发动机故障诊断推理

提出一种液体火箭发动机集成时间信息的定性建模和故障诊断推理方法。该方法以谓词逻辑公式和子句的形式对发动机定性特征和试车过程中的观测信息加以描述，同时基于归结原理和假言推理规则的演绎推理方法进行诊断问题求解。结合实际试车数据的检验结果表明，该方法为液体火箭发动机试车过程中动态诊断知识的表达和组织，提供了一种简洁有效的方式．计算量小．检测速度快，且具有较强的诊断能力。     

基于混合知识模型和混合推理策略的液体火箭发动机智能故障诊断

以某大型泵压式液体火箭发动机为研究对象，围绕着发动机知识的统一处理、定性定量知识的集成与转化以及基于知识的智能故障诊断推理等技术和难点，研究发展了发动机基于混合知识模型和混合推理策略的智能故障诊断方法，并结合实际热试车数据和故障仿真实例进行了验证。研究结果对设计和实现工程实用的液体火箭发动机故障诊断系统具有重要的参考价值。     

液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法

提出了一种新的描述液体火箭发动机系统的定性模型，阐述了系统部件行为模型和结构模型的构建方法，给出了求解基于关系模型诊断问题的推理机制，建立了液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法。以空间推进系统为研究对象进行了实例诊断分析，结果表明：该方法是一种有效的基于定性模型故障诊断方法。     

液体火箭发动机涡轮泵故障诊断的新方法

针对传统的液体火箭发动机涡轮泵故障诊断方法只能在有样本数据并且样本数据充足的情况下才能进行准确诊断以及诊断时难以提取状态特征的缺点,提出一种适用于涡轮泵在线监测及诊断方法,该方法利用生物免疫系统的反面选择机理,利用生物克隆和学习机理使改进型反面选择算法产生的检测器具有不同的检测半径,使其能更有效地覆盖异常空间,能有效地提取涡轮泵的状态特征,避免了检测器产生效率低等问题。实例诊断结果表明:该方法较好地解决了故障样本难以获取及有效地提取涡轮泵的状态特征的问题,能准确监测出涡轮泵各种常见故障所引起的异常并能准确诊断,较高诊断精度表明该方法是可行的,并且具有较好的在线性、准确性及鲁棒性,为液体火箭发动机涡轮泵故障异常检测探索了一条新路。     

液体火箭发动机多Agent故障诊断技术研究

利用多Agent技术建立了液体火箭发动机故障检测与诊断系统,包括小波去噪、传感器检测、故障检测、故障诊断和系统总调度等功能.利用多线程编程、动态链接库及网络编程技术,使故障检测与诊断系统具有较高的智能性.给出了小波去噪、传感器检测等Agent的运行算例,并给出了故障检测与诊断系统的整体框架.      

应用独立分量分析提取液体火箭发动机的故障特征

以某型液体火箭发动机为研究对象，针对故障诊断中故障特征提取难的问题，提出了应用小波消噪技术和独立分量分析获取高品质源信号，并利用源信号进行故障诊断的思路，对发动机热试车压强信号进行了实例分析。研究结果表明，该方法提高了诊断信号的质量，有效地提取了故障特征。     

基于改进归纳式监控算法的液体火箭发动机实时故障检测

对归纳式监控算法（IMS）应用于故障检测时虚警率高的问题,提出一种改进IMS.改进后的算法对测试时可能出现的野点进行了处理,降低了待测数据中野点对测试结果的干扰.以某型液体火箭发动机仿真试车数据为例,进行了使用IMS的实时故障检测实验.结果表明,原始IMS在进行故障检测时会出现多次虚警,改进后的IMS在实时准确的同时,虚警率大大降低,由37.5%降低至0,达到液体火箭发动机故障检测程序的要求.      

涡轮泵实时故障检测短数据均值自适应阈值算法

为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态，提高其安全性，降低其故障带来的破坏程度，提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA)，建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑，以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法，并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明，SDM—ATA没有发生误检测情况，并具有实时故障检测的能力。