液体火箭发动机推进剂检漏技术的综述

在液体火箭发动机发射前,必须进行完整性试验。完整性试验包括对推进剂和其它液体系统的泄漏检测。建立一个能实现推进剂泄漏故障自动检测的系统是很必要的。本文对液体火箭发动机的泄漏故障检测方法进行了综述,对已用于或可能用于液体火箭发动机检漏的技术进行分类和详细评述,指出了液体火箭发动机检漏技术的几个发展方向。     

液体火箭发动机泄漏故障实时仿真

以某泵压式供应系统的液体火箭发动机作为研究对象, 进行泄漏故障状态下的模拟, 为提取泄漏故障模式、优化监控参数、泄漏故障检测和诊断奠定了基础。仿真的结果表明, 模型能够较精确实时地仿真泄漏故障     

液体火箭发动机泄漏故障诊断的信息融合技术

从故障诊断角度出发,分析了故障诊断和信息融合技术关系。综合现在进行液体火箭发动机检漏的相关技术,为了弥补泄漏故障诊断信息不足等问题,提出了采用点式和红外传感器相结合的方法来探测泄漏故障引起的各种现象,概述了该领域的相关技术和实现方法,建立了基于信息融合的泄漏故障检测与诊断系统,有利于提高泄漏故障的有效性和可信度。      

应用自组织网络识别火箭发动机泄漏故障

以一个典型的泵压式液体火箭发动机（LRE）为对象，针对发动机的几种泄漏故障，先用主成分分析法对泄漏故障的原始样本进行降维，然后利用降维的样本，用自组织网络对泄漏故障进行识别，仿真结果表明，这一方法能对泄漏故障进行很好的识别。     

泵压式液体火箭发动机故障监控研究中几个问题的考虑

从工程观点出发，提出了开展泵压式液体火箭发动机故障监控系统研制中面临的几个方面问题的考虑，包括监控参数的确定原则与方法，检测算法的综合考虑，微小泄漏的检测，硬件的可靠性保证措施等，对工程研制提供参考。     

某型涡轴发动机研制过程中尾喷管漏油机理分析

某型涡轴发动机在研制过程中屡次出现尾喷管漏油故障。在滑油系统原理分析的基础上,建立滑油泄漏故障树,对泄漏原因逐层剖析,并结合分解检查、零件计量等手段对发动机各相关部件和滑油泵进行详细分析,确定故障原因。针对影响因素,提出相应的整改措施。     

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测，故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

航空燃气涡轮风扇发动机故障识别诊断方法研究

航空发动机的故障预测诊断研究是视情维修制度的主要应用,以状态监控为基础的维修制度需要对航空发动机进行状态监测与故障诊断。故障状态监测与诊断研究方法的多样性使初涉者毫无头绪,为了更好地把握航空发动机故障状态监测与诊断的研究方向,选择方法的最优面组合杂交出更加有效的故障检测与诊断技术,可以解决更加复杂的系统故障问题。本文对较为典型的航空发动机故障检测与诊断技术进行简析与评价,从而更加深刻地把握航空发动机故障预测技术。     

基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究

为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。     

基于观测器的传感器故障检测方法对比分析

针对航空发动机传感器故障检测方法的适用范围缺乏量化数据问题，提出以故障检测性能指标为依据，对基于卡尔曼 滤波器和基于自适应滑模观测器的故障检测方法适用性进行对比分析。分别设计了基于卡尔曼滤波器的残差生成和自适应滑模观 测器的故障估计检测方法，根据故障检测策略实现故障检测；以蒙特卡罗法生成随机故障，对比分析在故障和干扰同时存在的情况 下2 种方法的故障检测效果和适用范围；基于DGEN 380 发动机进行仿真，仿真结果表明：基于卡尔曼滤波器的故障检测方法对高 斯噪声的处理能力较强，但故障检测率不足50%，尤其是针对软故障效果较差；而基于滑模观测器的故障检测方法在不考虑测量噪 声的情况下，针对软硬故障检测的效果均较好，但处理传感器测量噪声的能力较差。     

高速涡轮泵实时振动监控算法与系统设计

涡轮泵是液体火箭发动机的故障高发部件之一,研究其实时振动监控算法及系统对提高发动机的可靠性与安全性具有非常重要的意义。在选择涡轮泵监控参数的基础上,深入研究涡轮泵实时故障检测算法,提出用于阈值更新的滑动样本递推方法,实现涡轮泵故障的自适应阈值检测,然后基于数字信号处理器设计涡轮泵新型实时振动监控系统,实现更高的处理速度,并满足小型化需求。     

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。     

液体火箭发动机实时故障仿真系统实现

基于液体火箭发动机故障诊断方法实时验证的需求，考虑目前微处理器的技术水平，通过对发动机全阶非线性动态数学模型合理的折衷处理，建立了发动机降阶非线性模型，发展了基于该模型的实时故障仿真计算方法及仿真软件系统。仿真计算结果和实践表明，该模型在精确性、实时性等方面可以满足实时性验证的要求；实现的仿真软件系统具有良好的汉化人机交互界面，可操作性好，移植、维护、升级方便。     

涡轮泵故障检测系统

1引言随着可重复使用运载器(RLV)的出现与发展,要求涡轮泵具有较高的可重复使用率,因此,它的故障检测与状态监控工作也变得越来越重要[1]。马歇尔飞行中心(MSFC)和波音-加州坎诺加帕克(BCP)正在研究航天飞机主发动机(SSME)涡轮泵的先进实时振动监控系统(ARTVMS)[2]。我国也针对     

涡轮泵振动参数与统计特征量的线性相关性分析

为了剔除冗余的振动参数和统计特征量，提高涡轮泵故障检测的实时能力，建立了线性相关性假设检验模型。利用该假设检验模型和某型液体火箭发动机的历史试车数据，检验了7路涡轮泵振动参数以及13种常用统计特征量的线性相关性，并分析了统计特征量对涡轮泵故障的敏感性和稳定性，以及涡轮泵振动数据的正态性。数据统计分析表明，大部分涡轮泵振动参数以及统计特征量显著线性相关，幅值统计特征量的故障敏感性弱，但稳定性强，而无量纲统计特征量的情况恰好相反，并且正常涡轮泵振动数据服从正态分布，而异常涡轮泵振动数据不再服从正态分布。据此，为涡轮泵故障检测选择了线性相关性弱，故障特征反映能力强的3路振动参数和3种统计特征量。     

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。     

基于时序分析的液体火箭发动机实时故障监测算法

建立ＡＲ模型对液体火箭发动机状态测量参数构成时间序列进行分析，并构造相应的信息距离差别函数进行状态监测。对某次试车的测量参数进行状态监测仿真表明，利用时序分析算法能够在满足实时条件下早期检测出发动机的故障。在算法中，使用了Ｋｏｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ信息距离函数作为判别函数，使得整个计算简单而可靠。