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101.
基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
102.
相比传统固体火箭发动机,具有能量管理特性的双脉冲固体火箭发动机结构更为复杂,为了提高其工作可靠性,针对核心部件金属隔舱的破片运动过程开展了数值仿真与试验研究。首先基于LS-DYNA软件,分析中引入监测函数、逻辑开关函数和加载驱动函数,模拟燃气流对破片的连续作用力,计算得到了在不同时刻破片的空间分布规律、撞击点位置及发动机内部损伤情况,保证了破片运动过程的高保真还原。其次,为了验证仿真结果的准确性,进行了模拟二脉冲初始工况的热流试验,发现破片撞击位置及损伤程度的仿真结果与试验数据一致性较高,其中撞击位置的预示误差小于9%,试验结果充分验证了有限元模型的准确性。由此,建立了适用于双脉冲固体火箭发动机金属隔舱破片运动过程的分析模型,实现了破片撞击位置及损伤程度的高精度预示。 相似文献
103.
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。 相似文献
104.
105.
106.
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。 相似文献
107.
108.
与国外主流海洋重力仪相比,国产海洋重力仪的分辨率低一个数量级,这制约了国产海洋重力仪的应用。针对国产海洋重力仪亟需提高分辨技术的需求,根据ZSGA-2型重力敏感器的工作原理,建立了弹性系统的力学模型,并开展了样机的静态性能测试。测试结果表明,经零位漂移和大地固体潮汐修正后的静态精度达到了0.03mGal,样机随重力仪进行楼层高差测量的重复性为0.15mGal。该型重力敏感器的分辨率已经达到了国外同类产品的技术水平,并具备了一定的动态适应性,为该型高分辨率零长弹簧重力敏感器开展高动态环境适应性技术研究奠定了坚实基础。 相似文献
109.
通过对战术导弹中小型固体发动机具体发展需求的分析,明确了高能化、轻质化、可控化和低易损4个主要的中小型固体发动机发展方向。可以从提高推进剂黏合剂密度和燃烧室工作压强来实现高能化;采用轻质高性能金属壳体、纤维缠绕复合材料壳体以及提高绝热层性能以实现轻质化;可控化需要在高功率密度的驱动装置、高精度的控制算法等方面获得突破和支撑;低易损则可以从钝感推进剂、主动扩稳、防护材料等途径开展工作。通过对这4个技术方向上国内外研究现状和发展趋势进行梳理,明确提出未来研究需要突破推进剂和热防护原材料、新型装药工艺、可调燃气阀门、压力闭环控制和有效扩稳等关键技术,加速工程化进程,为我国战术导弹的跨越式发展提供支撑。 相似文献
110.
针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。 相似文献