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51.
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
52.
针对导弹控制系统结构复杂,信号线繁多,难以在故障诊断软件设计中实现诊断过程图形化实时显示的问题,提出了一种基于自定义组件开发故障诊断软件的方法.根据导弹控制系统的故障诊断流程及实时显示需要,对其结构进行了分析,抽象出了主要组成元素--信号通道和部件,由此提出了需要定义的相应组件.用Borland C Builder6.0开发环境进行了应用实践,证明使用这种方法可快速开发出能图形化实时显示故障诊断过程的导弹控制系统故障诊断软件,开发出的软件还具有运行稳定、修改升级方便等优点. 相似文献
53.
某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段(起动段、关机段)故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子 定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。 相似文献
54.
螺旋桨滑流对发动机进气道气动性能的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
针对螺旋桨/短舱/进气道一体化构型,采用多重参考系(MRF)法和滑移网格非定常法进行了数值模拟研究,实现了螺旋桨/短舱/进气道一体化内外流耦合流场仿真,研究了不同工况下螺旋桨滑流对进气道气动性能的影响,并与无桨构型的进气道性能进行了对比,最后通过数值分析解释了螺旋桨桨盘后总压上升的原因。结果表明:多重参考系法和滑移网格非定常法对进气道出口的时均参数的计算结果吻合较好,多重参考系法可用于螺旋桨及进气道的气动性能参数计算;螺旋桨做功使进气道总压恢复系数增高,螺旋桨转速越大,总压恢复系数的增量就越大,且螺旋桨滑流使进气道出口畸变指数明显增大;通过数值分析推导的桨盘前后总压关系公式与仿真结果的误差均在3%以内。 相似文献
55.
一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型(Deep-GBM)对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。 相似文献
56.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献
57.
Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine 总被引:1,自引:0,他引:1
Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope. 相似文献
58.
航空发动机整机振动中的不平衡-不对中-碰摩耦合故障研究 总被引:3,自引:5,他引:3
针对航空发动机整机振动分析,建立了含不平衡-不对中-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型.在耦合模型中,考虑了机匣运动,同时,充分考虑了滚动轴承间隙、非线性赫兹接触以及变柔性VC(varying compliance)等非线性因素;在耦合故障中,建立了不平衡、不对中和碰摩故障模型.运用数值积分方法获取了系统响应,研究耦合故障特征和规律.仿真计算分析表明了该模型的正确有效性. 相似文献
59.
60.