基于人工噪声神经网络BP算法的火箭发动机故障仿真与检测

研究了用于液体火箭发动机故障仿真与故障检测的神经网络ＢＰ算法。在ＢＰ算法中采用了加噪声等技术来避免系统误差陷入局部极小，训练出精度高（误差小于０．０２）的神经网络，试验表明：神经网络ＢＰ算法成功地用于故障仿真与故障检测。     

固体火箭发动机方案集成设计方法研究

讨论了用基于知识的设计系统实现固体火箭发动机方案集成设计，论述了基于知识的设计系统的特点、结构。结合固体火箭发动机的方案设计特点，提出面向对象的知识表达方法和知识表达语言及其基于知识的设计系统的推理机制。     

基于模型的液体推进系统故障诊断算法

给出串联双涡轮结构以泵作为供应系统的液体火箭发动机系统故障仿真的准动态数学方法和基于灰色关联度分析的实时诊断算法。该算法对于调整计算确定的具体系统和预先设定的典型故障模式进行仿真计算、事先形成该发动机系统的故障模式样本集。试车时, 利用诊断算法对采集的发动机性能参数进行实时分析, 从而给出发动机所处的健康状况, 以便及时采取措施, 提高发动机的安全性和可靠性。      

传感器故障检测、识别和适应方法

对现有的方法进行了研究，着重阐述用检测滤波器思想进行传感器故障检测、识别和适应的方法。并利用这些方法，对一个具体的模型设计一个传感器故障检测、诊断和适应系统。通过故障仿真计算，验证了本文提出的方法使用的有效性     

BPN 在涡扇发动机气路故障诊断中的应用

本文应用误差反传网络（BPN）算法,研究发动机气路部件故障的定量诊断,并针对某型军用涡扇发动机的典型故障,给出了诊断结果,分析了测量系统的随机误差、发动机的不同工作状态、不同调节规律对的诊断结果影响,结果表明BPN可成功地应用于发动机故障的定量诊断。      

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

航天器推进系统故障诊断专家系统的研制开发

论述了设计航天器推进系统故障监测与诊断专家系统的重要性和必要性。并结合具体工程背景所研制开发的诊断系统, 研究了其主要的设计思想、特点、功能以及软件需求分析,实现软／硬件环境     

航空发动机滑油光谱故障诊断专家系统

本文介绍的是新开发的航空发动机滑油光谱故障诊断专家系统,提出了一套成熟的符合国情的知识库建立的方法。同时通过对数据的分析,并结合发动机实际使用情况,研究出一套动态制定发动机磨损元素界限值的方法。该专家系统故障诊断准确率高,具有很强的实用性。     

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性     

基于VB和SQL的A330电子设备故障诊断系统

介绍了一种基于VB6．0和SQL server数据库的A330电子设备故障诊断专家系统。该系统包含可扩充的知识库和严密的推理机，用户只需在人机交互界面上选择输入详细的故障现象，系统就可以正确判断出故障原因，给出相应的解决措施，且其知识库具有可维护性和可扩充性。