液体火箭发动机分布式健康监控系统的分析与设计

以平台液体火箭发动机为对象,通过对数据采集、实时在线故障检测与报警、自动化数据管理、事后故障诊断与分析等功能、结构和模块的深入研究和分析,建立了液体火箭发动机分布式健康监控系统的总体框架与方案,实现了对发动机的分散监测和集中分析诊断功能,从而最大限度地利用计算机网络系统资源,为发动机的地面试车和在线运行提供实时准确的监控和诊断.     

机电一体化推力测量系统的研制及应用

依据某型号发动机地面试验推力测量要求,从推力测量原理、测量不确定度分析、推力校准、数据采集、数据处理等多方面开展研究,成功地研制设计了机电一体化的推力测量系统。该系统在试车台上进行了实际试车。试验结果表明,该系统稳定、可靠,满足0．5％推力测量精度要求。     

基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法

将云模型与BP(back propagation)神经网络以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述发动机工作过程动态特性,研究提出了基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法.结合实际试车数据的验证结果表明,该方法能够准确识别发动机已有的3种故障模式,通过在试车数据中添加0期望、0.2标准差的随机噪声的方法来模拟环境噪声和测试过程中产生的随机噪声,根据持续性原则,方法仍能够正确进行故障检测与分类.方法单步运行时长为1.124×10-4s,完全能够满足实时性要求.      

液体火箭发动机稳态故障仿真及分析

建立了液体火箭发动机稳态故障数学模型，编制了实用计算程序。调整方程组中的有关系数的参数，该模型既可用于在正常工况下评定性能参数随干扰因素的随机变化，进行发动机静态特性仿真。又可用于在故障状态下发动机性能参数衰减退化的计算，进行发动机稳态故障效应的仿真。     

基于Python的激光跟踪仪设站优化系统的开发

采用Python语言结合DAKOTA优化平台的方案,按照面向对象的编程思想,成功地开发了激光跟踪仪设站优化系统.实现了在使用激光跟踪仪对飞机装配型架测量安装前,预先对设站位置优化,找出最佳设站位置.从而避免因设站位置不佳而造成不必要的转站,提高了测量安装精度.     

液体火箭发动机基于主要目标的减损与延寿控制方法

首先通过构造目标函数、提取约束条件与问题解的分析,对液体火箭发动机减损与延寿控制技术的优化问题进行了数学描述,然后以某大型液氧/煤油火箭发动机为对象,考虑其涡轮叶片为关键部件,研究了发动机起动过程减损控制律综合分析的主要目标法,并在不同的约束条件下,对实现不同意义下的减损控制进行了仿真计算.结果表明该方法可行且有效,能够有效实现系统性能与关键部件损伤间的权衡并实现预期的减损目标,结果为工程中液体火箭发动机的改进和优化设计提供了重要的参考价值.      

运载火箭气氧/煤油姿控发动机技术研究

为实现空间推进系统的无毒、无污染、低成本、高性能和高可靠性,在国内首次研制了运载火箭辅助动力系统气氧/煤油发动机。以推力150 N的气氧/煤油发动机为研究对象,给出了点火、喷注器及身部冷却、阀门等的设计方案。介绍了研制中突破的小姿控发动机电脉冲点火器、气/液组合的有效混合、发动机稳态工作时的烧蚀,以及高空真空点火等关键技术。计算了气液两相流稳态燃烧流场并进行了氧化剂路气流试验。地面热试车和高空模拟热试车的结果表明,电脉冲点火器可实现发动机的可靠点火,采用同轴离心式内混合喷注、铌合金液膜辐射冷却方案的该气氧/煤油发动机真空比冲可达2 800 N.s/kg,脉冲工作大于3 000次,但真空中发动机的冷却仍需进一步研究。     

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。     

航天器推进系统水击及其抑制方法

针对航天器推进系统充填和关机过程水击这一动力学问题,基于已建立的航天器推进系统仿真模型,开展了某型推进系统的仿真研究,并重点分析了节流孔、弯管对推进剂供应管路水击的抑制作用.研究结果表明:①在推进系统充填和关机过程中,其不同位置均出现了明显的水击现象,充填过程水击频率较低,而关机过程水击频率较高,关机过程的水击峰值压力显著高于充填过程;②节流孔可显著削弱充填过程中的压力和流量振荡,关机过程的水击需要由较小的节流孔才能有效抑制;③弯管可明显削弱充填过程中的压力和流量振荡,对流量振荡的抑制效果尤为显著,但弯管对关机过程水击的抑制效果不明显.      

液体火箭发动机智能健康监控技术研究进展

健康监控技术作为改进和提高液体火箭发动机安全性与可靠性的核心关键技术,近年来其智能化发展的趋势十分明显。本文简要回顾了液体火箭发动机健康监控技术的发展历程;重点围绕基于传统人工智能的方法和基于深度学习的方法两个方面,对智能故障检测与诊断方法进行了系统地介绍;进一步阐述了健康监控系统在方案设计和实际应用等方面的研究现状,以及智能健康监控系统的发展情况;最后对今后健康监控技术的发展趋势进行了分析和展望。