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。     

基于长短时神经网络的卫星陀螺仪故障检测

针对卫星陀螺仪故障检测中存在的冗余依赖、微小故障覆盖问题，提出一种基于长短时神经网络(LSTM)的故障检测方法。首先对卫星陀螺仪建模，考虑到卫星姿态控制回路对陀螺仪微小故障覆盖影响，利用半物理仿真平台采集陀螺仪正常与故障数据；然后使用部分正常数据训练LSTM神经网络，使得网络具有预测陀螺仪输出的能力，并将另一部分正常数据输入到训练好的网络模型，得到预测误差，进一步设定故障阈值；最后，将测试数据输入提出的故障检测模型，仿真验证其时效性和准确性。结果表明，在采样频率为10Hz时，对于陀螺仪的卡死、噪声以及偏差故障，基于LSTM神经网络的故障检测模型能在故障发生2s内检测出故障，并达到了98.9%的准确率。     

涡轮泵内流路静动态分析

根据涡轮氧泵内流路的工作特点,对其进行节点划分,建立了完整的内流路拓扑网络。在此基础上,建立主泵、节点特性、流阻元件变形、轴向力和轴向位移等模型,对影响其工作可靠性的内流路,进行静、动态过程研究,并初步探讨涡轮氧泵起动过程中,转子的装配位置、轴承游隙和刚度对轴向位移的影响。     

基于模糊聚类非负矩阵分解的软件缺陷预测

为了进一步提高对不平衡软件缺陷数据的预测精度,提出了一种基于模糊聚类非负矩阵分解的缺陷预测方法。该方法首先选取最近邻算法作为不平衡缺陷数据预测的基分类器,然后将非负矩阵分解算法引入软件缺陷预测领域,并提出利用模糊聚类初始化非负矩阵分解算法的思路。该方法一方面解决了最近邻算法处理多属性缺陷数据时计算量大导致性能降低的问题,另一方面克服了非负矩阵分解的随机初始化导致结果陷入局部最优的不足,提高了不平衡软件缺陷数据的预测精度。最后通过两组算例验证了方法的有效性。     

基于LSTM-ResNet模型的时变结构损伤检测

面向火箭结构健康监测，提出了一种基于深度学习的损伤检测方法，直接将多个通道的振动数据作为输入，并基于由长短时记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory Networks）和残差卷积神经网络ResNet（Residual Convolutional Neural Networks）组合而成的LSTM-ResNet网络进行损伤识别。其优点在于，首先利用LSTM提取信号的时间依赖特征，减轻了由某些通道信号缺失带来的影响，再利用ResNet在不损耗特征的情况下进一步提取空间特征，提高了训练效率和损伤辨识准确性。通过充液圆筒振动放水实验模拟火箭飞行状态下的燃料消耗，并基于自主构建的数据集和公用数据集对LSTM-ResNet、LSTM、ResNet以及ResNet-LSTM网络进行了训练，训练结果表明，LSTM-ResNet组合网络无论在传感器是否存在故障的情况下都具有更好的性能，损伤检测精度更高。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

一种基于迁移学习的遥测数据异常检测方法

为解决卫星遥测数据异常检测面临的数据不平衡且缺乏有标签样本的问题，提出一种基于一维卷积神经网络(1dCNN)迁移学习的异常检测方法。首先利用源域卫星的遥测数据对1dCNN进行预训练，使得模型的卷积层具有卫星状态特征的提取能力；然后将训练好的模型迁移到缺乏标签数据的目标域卫星中；利用目标域有标签样本对预训练模型进行微调，从而实现了对目标域测试集样本的异常检测。为了使1dCNN能够适应遥测数据样本的不平衡性，引入了代价敏感训练策略，建立动态损失函数，从而提升代价敏感一维卷积神经网络(cs 1dCNN)对于异常样本的识别能力。以某两个卫星的电源分系统遥测数据进行了验证，实验结果表明该异常检测迁移方法具有较好的有效性和鲁棒性。     

两条流体力传递途径下涡轮泵壳体振动特性

液体火箭发动机涡轮泵内非定常流体力主要通过流体—壳体以及流体—转子—支承—壳体两条传递途径激励壳体发生振动,对发动机的安全可靠性造成威胁。为获得流体激励下涡轮泵壳体振动特性,建立了两条流体力传递途径下涡轮泵壳体振动响应定量预测方法,利用发动机热试车结果对预测方法的精度及可靠性进行了验证。在此基础上获得了不同途径下涡轮泵壳体的振动特性。结果表明:所建立的涡轮泵流体激励壳体振动预测方法能够较好地预测壳体振动响应主导频率及幅值,主频幅值误差小于13.85%;壳体的最大振动能量源自于泵内动静干涉非定常流动与壳体结构之间的相互作用;流体—壳体途径是涡轮泵流体激励壳体振动的主要来源,其引起的壳体振动响应幅值相比流体—转子—支承—壳体传递途径大2个量级以上。     

基于形态距离的真空热试验数据相似性度量研究

针对真空热试验过程中的数据自动化监视需求,利用数据挖掘手段开展数据异常监测方法研究,提出了一种改进DTW-形态距离相似性度量算法,通过调整形态符号的计算方法,避免了数据规范化带来的形态符号计算失真问题。对实际样本数据相似性聚类准确率进行统计分析,获得了相关参数的最佳取值范围,达到了较高的聚类精度。     

集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

顾及不确定性分析的多数投票 SAR 影像变化检测

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法（Majority Voting，MV）为基础，提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法（Uncertainty Analysis-based MV，UAMV）。首先选取三组典型的差分影像生成算法，生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV，构建顾及不确定性分析的多数投票法，并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数，生成变化检测图。为验证文章方法的有效性，通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明：1）通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性，能够显著提高MV的变化检测性能；2）与7种现有相关算法相比，UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。     

一种星-箭连接动态界面力的深度学习反演方法

针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。     

基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量

针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题，提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络，将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问题，通过两个并行的回归网络分别输出空间目标平移向量和具有固定标签的目标点云三维边界框角点；其次利用具有连续稳定标签的角点求解目标姿态，可有效解决目标的对称结构导致的点云误配准问题；最后通过仿真数据集的实验表明，该方法相比于传统的点云配准方法有更高的准确率，能够精确求解具有对称结构的空间目标相对位姿。     

深度变推发动机浮动环工作适应性研究

按照我国载人航天登月需求,正在开展多次起动、10%~100%深度变推力80 k N液氧/甲烷发动机关键技术研究。氧涡轮泵作为发动机的核心组件,采用的浮动环密封变工况工作适应性将直接影响到涡轮泵工作的安全性和可靠性。依据发动机系统变推力要求,采用数值计算方法对浮动环密封进行不同推力工况、不同偏心率条件下的浮起力计算,并与一维方法计算的浮起阻力结果进行对比分析,确定全工况范围内一、二级浮动环工作时偏心率介于0.4~0.6之间,浮动环泄漏量约为2.58~39.4 g/s。浮动环在此偏心率范围内工作可靠性高,可以有效地避免浮动环碰磨、崩边,具备大范围变工况工作能力,满足涡轮泵安全性工作和发动机深度变推力工作要求,可以为涡轮泵方案论证及设计提供理论依据。     

涡轮泵环形颗粒阻尼器设计

设计了一种用于液体火箭发动机涡轮泵减振的环形颗粒阻尼器。为研究颗粒阻尼器的减振性能,基于有限元法建立了附加颗粒阻尼器以及不加颗粒阻尼器的涡轮泵模型,计算过程中采用结构阻尼系数来描述颗粒阻尼器的阻尼特性。仿真结果表明．颗粒阻尼器能够显著降低涡轮泵的振动,并且对涡轮泵的动态特性影响很小。     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

高压液氧涡轮泵孔型/蜂窝阻尼密封的设计

针对某型火箭发动机高压液氧涡轮泵离心轮的前、后凸肩动密封,采用孔型/蜂窝阻尼密封代替原始迷宫密封方案,并对密封结构参数进行优化设计,旨在减小泵内动静间隙泄漏,提高泵容积效率.采用经水工质孔型密封泄漏量实验数据验证的,基于k-ε 湍流模型和三维定常Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)...