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.     

基于人工免疫的液体火箭发动机故障检测方法研究

为有效提高液体火箭发动机故障检测过程中的及时性、实时性及准确性,基于人工免疫系统中的阴性选择原理研究建立了液体火箭发动机故障检测的阴性选择算法与免疫实值算法,实现了液体火箭发动机稳态工作过程中的故障检测与报警。基于某大型泵压式液体火箭发动机实际试车数据的验证结果表明,研究建立的人工免疫故障检测方法能对发动机稳态工作阶段进行有效准确的故障检测与报警,相对以往传统的检测算法在故障检测时间上有了一定的缩短,对研究基于人工免疫的液体火箭发动机的故障检测与诊断系统提供了依据。     

改进SO优化KELM的液体火箭发动机故障检测

提出了一种ISO-KELM的液体火箭发动机故障检测模型。首先引入Tent混沌映射、动态策略和柯西变异3种方法对原算法进行改进。然后，采用改进后的蛇优化算法(ISO)对核极限学习机(KELM)惩罚因子和核函数参数进行寻优，构建了ISO-KELM液体火箭发动机故障检测模型。最后选取包含5种典型故障模式的某液体火箭发动机历史试车数据进行仿真。结果表明，ISO-KELM模型的故障检测准确率为95.2%,高于SO-KELM故障检测模型和传统BP神经网络故障检测模型，可有效检测火箭发动机的故障状态。同时也表明了ISO相比于SO,收敛速度更快，寻优精度更高。     

液体火箭发动机实时故障检测与报警原型系统的设计与实现

实现了液体火箭发动机启动和稳态工作过程故障检测的神经网络和统计算法,以及检测结果的综合决策与报警算法,并从系统硬件、软件结构和功能等方面设计建立了液体火箭发动机工作过程的实时故障检测与报警原型系统。试车数据验证考核结果表明,故障检测与报警系统能及时和准确地对发动机稳态和启动工作过程中的故障进行检测和报警,现已成为实验室级发动机故障检测与报警的演示与验证原型系统,并对实现未来箭载发动机工作过程实时在线故障检测与报警具有重要的工程应用价值。     

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。     

基于模糊方向规则的火箭发动机传感器故障检测与分离

提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法，并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成，模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成，在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。     

基于相似匹配的液体火箭发动机故障模式挖掘

将时间序列相似性匹配方法引入到液体火箭发动机故障模式挖掘中。针对发动机试车数据的特点,提出了一种基于序变换的时间序列相似匹配算法。该算法具有对时间序列幅值和持续时间不敏感、抗噪声能力强等优点。对某型液体火箭发动机故障数据的相似匹配实验表明：该算法能够为液体火箭发动机的故障检测和诊断提供较好的技术支持。     

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。     

支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断

支持向量机（Support Vector Machine,简称SVM）是一种基于机器学习的模式分类算法,其在解决小样本、非线性及高维模式识别等问题中都表现出许多特有的优势。用SVM对液体火箭发动机的故障数据进行检测和诊断。通过对发动机仿真模型的9种故障数据的学习,能检测出18组故障数据中的17组,但有4组出现误报,对误报故障进行二次学习和再检测,能对这4种故障正确检测。经过对C75试车4种故障数据的学习,能正确检测其故障类型,进一步验证了该方法的正确性和可行性。     

基于决策树方法的液体火箭发动机稳态段故障诊断

以泵压式液体火箭发动机为研究对象,针对故障特征难以提取的问题,提出了在大量试车数据的基础上,应用决策树方法提取故障特征并进行稳态段故障检测与诊断的思路,对某型发动机大量热试车数据进行了实例分析,将得到的故障检测和诊断结果与神经网络等方法所得结果进行了比较。并利用仿真数据对该方法的性能进行了进一步验证。研究结果表明,决策树方法是一种有效、可靠的液体火箭发动机故障检测与诊断的新途径。     

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。     

模糊超球神经网络辅助组合导航融合算法

研究了应用线性网络对组合导航多传感器信息进行融合的方法,在此基础上提出了一种神经网络组合导航容错算法。该算法将局部滤波器状态估计的模糊超球隶属函数引入网络,在线调整融合网络权值,实现全局估计的自适应性和容错性。仿真表明,该融合算法有较高的估计精度,在传感器故障时,能够及时检测出并在融合网络中予以隔离,不致影响全局估计。     

高精度频率分辨在振动信号辨识中的应用

发动机振动信号处理通常采用DASP软件进行。由于软件功能限制,DASP处理采样频率为50 kHz发动机振动信号时,频谱的频率分辨率最高精度仅为12.2 Hz,导致对微弱及故障信号的辨识较为困难。本文采用抗混叠低通滤波、信号抽取及短时傅里叶变换相结合的信号分析方法,有效提高了频率分辨率的精度,最高精度达到1.2 Hz,达到了理想的频率辨识效果。     

某型火箭发动机起动过程实时故障检测算法研究

以某型火箭发动机为研究对象,针对其起动工作过程,利用Matlab和LabWin-dows/CVI等编程语言,结合神经网络理论,开发了其起动工作过程的实时故障检测算法。使用了多次试车数据进行离线检验,结果证明该算法能够及时、有效地检测出该型火箭发动机起动过程的已有故障,并能够满足实时性的要求,没有出现误报警和漏报警。     

基于导航定位原理的火箭涡轮泵轴承故障诊断

为准确判断火箭发动机涡轮泵轴承在试验台上试验时发生故障的部位，同时避免通过轴承特征频率诊断轴承故障的方法所带来的不确定性，基于GPS卫星导航定位原理，利用时幅曲线的相位信息，提出一种新的轴承故障诊断方法:振源坐标定位法，即通过四个已知坐标的振动传感器测得同一振动波的时幅曲线相位差判定振源位置。将试验台上轴承和四个振动信号传感器安放在坐标已知的直角坐标系中，利用时幅曲线拐点分析法准确捕获振动信号到达四个传感器的时刻，再利用这四个时刻和已知坐标计算出振源位置坐标，最后根据振源位置坐标判断其是否为轴承故障及具体故障部位。通过仿真计算证明该方法理论上可行。     

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。     

液氧煤油发动机地面试车故障监控系统研制

为了降低试车中发动机故障对产品和试车台造成的危害,提高安全性,设计了液氧煤油高压补燃发动机地面试车故障监控系统。主要介绍了系统总体实施方案、检测算法及验证情况。多次实际热试车考核和对大量热试车数据的验证表明,该系统未出现一次误报警,能够比指挥员提前检测到故障,系统简单可靠,易于实现,经济性好,对实现地面试车、箭载发动机故障检测和报警具有工程应用价值。