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。     

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。     

液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

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。     

基于EMD-Hilbert包络谱分析的涡轮泵轴承故障特征识别

在火箭发动机涡轮泵高速轴承试验中,轴承的可靠性对保证试验的成功至关重要。针对涡轮泵轴承故障特征难以从原始信号中提取的问题,基于EMD-Hilbert包络解调分析方法,对涡轮泵高速轴承故障特征进行识别。采用EMD方法对原始信号进行自适应分解,获得若干个IMF分量;基于相关性指标最大原则筛选IMF分量进行信号重构;对重构信号进行Hilbert包络解调分析,提取出故障轴承的特征。以某型号涡轮泵低温高速轴承试验的真实故障数据验证本方法的有效性,数据记录了试验装置在阶梯式升速全过程中保持架故障的振动加速度信号。分析结果表明,基于EMD-Hilbert包络解调分析方法能够提高信噪比,最大程度保留保持架故障信息的周期性冲击成分,并能有效提取保持架故障频率、故障倍频及各种调制频率成分,实现对涡轮泵高速轴承故障的有效识别。为深度解析轴承保持架故障情况,结合系统11种运行状态,提出了一种轴承渐进劣化全过程的解析方法,确定出轴承故障早期人为干预的具体时刻。     

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.     

液体火箭发动机“热泵”起动研究

多次起动泵压式液体火箭发动机存在"热泵"起动故障,主要原因是发动机再次起动时,泵部件的温度过高引起推进剂气化,导致推进剂增压泵不能够正常建压。因此提出一种"热泵"起动故障的解决方案:在发动机系统上增设排空系统和排放系统,降低泵部件的温度及泵腔的含气率;在涡轮和泵之间增加隔热结构,减少它们之间的热量传递;对发动机再次起动的时序进行调整。该方案结合某型多次起动泵压式上面级发动机试验验证,"热泵"起动故障圆满解决。最后通过对不同试验结果和高空环境仿真结果的对比,验证了该方法的正确性,能够提高发动机再次起动的可靠性。     

压力对膜盒式端面密封平衡直径的影响

膜盒式端面密封在低温液体火箭发动机涡轮泵中有着广泛的应用,作为直接影响密封工作稳定性及涡轮泵工作可靠性的重要参数,端面比压、膜盒平衡直径等如何选取一直是密封设计的重要工作.以某型低温液体火箭发动机涡轮泵的膜盒式端面密封为研究对象,研究压缩量、工作压力对膜盒应力分布、平衡直径、载荷系数和端面比压的影响.应用有限元法建立了...     

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.     

支承总刚度对涡轮泵转子临界转速及稳定性旳影响

针对低温液体火箭发动机涡轮泵转子非线性系统开展了支承总刚度对临界转速及系统稳定性的影响研究.建立了涡轮泵转子非线性系统的动力学模型,在有安装偏心条件下分别研究了泵端和涡轮端支承总刚度变化对转子系统临界转速和稳定性的影响,给出了失稳转速随支承总刚度的变化规律,为液体火箭发动机涡轮泵转子系统结构设计、诊断与维护提供理论依据.     

发动机涡轮泵流体动静压轴承应用分析

针对液体火箭发动机涡轮泵特殊工作环境,讨论了流体动静压轴承可采用的结构形式和需要解决的关键技术。提出了径向轴承宜采用腔式结构,止推轴承宜采用螺旋槽或瓦块结构;并针对液氧涡轮泵动静压轴承提出了研究需要解决的关键技术。     

液体火箭发动机涡轮泵转子弯扭耦合振动研究

为获得转子振动特性,针对液体火箭发动机涡轮泵转子系统建立了其在密封流体激振作用下的弯扭耦合动力学模型。通过数值仿真和试验研究了涡轮泵转子系统弯扭耦合振动的动力学特性,结果显示在密封流体激励作用下弯扭耦合振动的非线性特性显著。还研究了偏心距对涡轮泵转子系统弯扭耦合振动的影响。本研究可为液体火箭发动机涡轮泵转子的结构设计、诊断与维护提供可靠信息。     

液体火箭发动机健康监控技术

本文介绍了液体火箭发动机健康监控技术的概念、历史及发展状况；对发动机故障检测与诊断的各种方法进行了分类总结并给出了详细评述。指出了这门技术今后的几个研究方向，同时也指出这门技术应引起我国研究人员的重视。     

液体火箭发动机智能故障诊断

液体火箭发动机运行中的可靠性与健康监控技术密切相关.故障诊断是健康监控的关键环节.本文介绍基于知识的液体火箭发动机智能故障诊断原理,简述一种基于知识的液体火箭发动机智能故障诊断方法.     

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。     

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。     

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。     

AIS在LRE故障检测与诊断中的应用研究

为提高液体火箭发动机(LRE)故障检测与诊断的及时性、实时性与准确性,将人工免疫系统(AIS)中的否定选择原理用于LRE的故障检测与诊断。基于正常状态与故障模式的人工识别球,采用最大相似原则,实现了LRE稳态工作过程中的故障检测与诊断,并用LRE稳态故障试车数据进行实验。验证结果表明:AIS对LRE故障检测与诊断的速度快,正确率与灵敏度高,捕获未知故障能力强,有良好的应用前景。     

液体火箭发动机故障检测与诊断研究的若干进展

近十年来，液体火箭发动机故障检测与诊断方法和技术的研究在以下几方面取得了重要进展：基于信号分析的方法；基于模型的方法；基于人工智能的方法；故障模式分析与信号特征提取；阈值的选择。该文对这些研究的若干进展作简要评述。