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151.
应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景   总被引:11,自引:3,他引:11       下载免费PDF全文
介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证,结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言,神经网络方法具有更大的工程应用潜力。  相似文献   
152.
液体发动机故障检测与诊断中的基础研究问题   总被引:3,自引:2,他引:3       下载免费PDF全文
张振鹏 《推进技术》2002,23(5):353-359
液体火箭发动机故障检测与诊断是当前航天推进系统研究中迫切需要解决的关键技术。根据我国当前这项技术发展的实际情况,必须提高研究水平和加快研究进程,做好基础性的研究工作,介绍了我国在建立泵压式液体火箭发动机故障模式、标准数据库和改进人工神经网络算法与时序分析算法等方面所做的工作。提出了深入开展故障仿真研究和开发实用故障检测与诊断系统的建议。  相似文献   
153.
非线性油膜支承裂纹转子振动特性分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
万方义  许庆余  华军 《航空学报》2002,23(3):237-240
 以具有无限长轴承和无限短轴承支承的横向裂纹转子为研究对象,分析在非线性油膜力与横向裂纹联合作用时,Jeffcott转子的动力特性,并将其与刚性支承情况进行比较。结果表明轴承油膜力的存在对裂纹转子的振动影响较大,一般将降低转子的振动,这样势必增加转子裂纹故障诊断的难度。所以,在进行裂纹转子的故障诊断时,必须考虑到支承条件的影响,建立合理的动力学模型。  相似文献   
154.
 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。  相似文献   
155.
基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型   总被引:1,自引:1,他引:1  
利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本,采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识,结果表明:这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。  相似文献   
156.
硝胺/高氯酸铵/丁羟推进剂高压燃烧特性   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
鲁国林 《推进技术》2003,24(6):571-572,576
研究了低铝含量(5%)的NA(硝胺)/AP/HTPB推进剂高压(15MPa~22MPa)燃烧特性。结果表明:二茂铁衍生物(RMT)能大幅提高推进剂燃速和降低高压燃速压强指数。随着RDX含量(15%~35%)增加,推进剂燃速基本不变;而HMX(15%~30%)含量增加,燃速呈降低趋势。提高配方中RMT含量、细AP的含量或采用RMT,铬酸盐组合催化剂的方法都可将NA/AP/HTPB推进剂高压压强指数降低到0.45以下。  相似文献   
157.
通过对氧化剂AP含量及粒径、燃速催化剂种类及含量、铝粉粒度、交联剂及工艺助剂等的调整,对硝酸酯增塑聚醚推进剂的燃烧速度和燃速压强指数进行了研究,结果表明,燃速在7.7~16.7mm/s(7.0MPa)范围内可调,静态燃速压强指数稳定在0.5,最低可达0.41。  相似文献   
158.
纳米金属和复合金属粉对AP/HTPB推进剂热分解的影响   总被引:8,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
用热分析法(DTA)研究了纳米金属和复合金属粉(Cu,N i,A l,N iCu,N iCuB,N iB)对AP/HTPB推进剂热分解的影响。结果表明,纳米金属和复合金属粉对HTPB推进剂的热分解具有明显的催化作用。纳米铜粉使AP/HTPB推进剂的低温和高温热分解温度分别降低了51.6℃和33.6℃,DTA表观分解热增大为3.7kJ.g-1,催化效果十分显著。纳米铜粉和含铜的纳米复合金属粉(N iCu和N iCuB)的催化效果强于其他纳米金属粉。纳米金属粉主要通过催化AP/HTPB推进剂中AP的热分解,表现出对HTPB推进剂具有较好的催化效果。  相似文献   
159.
基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。  相似文献   
160.
为了研究超声速燃烧中流体可压缩性的影响,对标准k-ε湍流模型进行可压缩性修正(包括结构可压缩性修正和膨胀可压缩性修正两部分)。分别应用标准k-ε模型、修正的k-ε模型和雷诺应力模型(RSM),考虑氢气/空气详细化学反应机理(GR I-M ech 2.11机理,10组分,28基元反应),数值模拟有壁面限制的超声速混合层冷态及热态流场。结果表明:壁面和燃烧对湍流影响都很大;修正模型对冷态以及燃烧场的预测结果优于其它两个;修正模型预测的混合层厚度更薄,燃烧区域更窄,与实验结果吻合地更好。  相似文献   
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