基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法 |
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引用本文: | 张万旋,张箭,薛薇,张楠.基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法[J].推进技术,2023(3):223-228. |
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作者姓名: | 张万旋 张箭 薛薇 张楠 |
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作者单位: | 北京航天动力研究所 |
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摘 要: | 为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差(Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH)模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。
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关 键 词: | 液体火箭发动机 时间序列分析 自回归模型 自适应阈值算法 故障检测 |
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