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火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
应用神经网络方法,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程,并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值,检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络,在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。 相似文献
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飞机飞行控制系统机电作动器(EMA)的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络(DWNN)的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。 相似文献
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2014年9月29日-10月3日,第65届国际宇航大会(IAC)在加拿大多伦多召开。本届会议的主题是"世界需要航天"。3200多名来自世界各地的航天界官员、航天企业领导、科研人员、大学教师等代表出席了这届大会,其中有69个国家的代表向会议提交了论文。会议举办了7场全体大会、3场亮点报告、3场最新进展报告、181个技术分组会议、32个研讨会,主要涵盖了空间科学与探测,空间应用与操作。 相似文献
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一个混乱时代的开始 航空航天技术情报中心(ATIC)是美国空军最专业的情报机构之一。1947年9月23日。航空航天技术情报中心的负责人向美国空军司令部的五星上将们提交了一份报告。以回答他们关于不明飞行物(UFO)的质询。在对大量UFO目击报告进行初步研究后,航空航天技术情报中心给出的结论是:UFO现象是真实存在的(引自报告原文)。 相似文献
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