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独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用
引用本文:任海峰,胡小平,魏鹏飞,吴建军.独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用[J].国防科技大学学报,2004,26(1):13-16.
作者姓名:任海峰  胡小平  魏鹏飞  吴建军
作者单位:国防科技大学航天与材料工程学院,湖南,长沙,410073
基金项目:国家863高技术资助项目
摘    要:针对液体火箭发动机试车中,因噪声干扰、不同源信号之间的混叠而造成的信号信噪比低、信号分析和特征提取难度大的问题,提出采用独立分量分析(ICA)法对液体火箭发动机试车信号进行分离,以提高信号的信噪比,并能实时反映各子系统工作过程,为数据分析、特征提取和故障检测与诊断提供可靠的信号。通过对某型液体火箭发动机热试车压强信号进行实例分析,验证了该方法的有效性。

关 键 词:液体推进剂火箭发动机  独立分量分析  盲源分离  故障检测
文章编号:1001-2486(2004)01-0013-04
收稿时间:2003/9/23 0:00:00
修稿时间:2003年9月23日

Independent Component Analysis for Fault Detection of the Liquid Propellant Rocket Engine
REN Haifeng,HU Xiaoping,WEI Pengfei and WU Jianjun.Independent Component Analysis for Fault Detection of the Liquid Propellant Rocket Engine[J].Journal of National University of Defense Technology,2004,26(1):13-16.
Authors:REN Haifeng  HU Xiaoping  WEI Pengfei and WU Jianjun
Abstract:The experimental data analysis, feature extraction, fault detection and diagnosis are focuses in recent rocket engine study. However, in practice, because of noises and the mixing of signals due to different components, the signal-to-noise ratio (SNR) is always low, so the signal analysis and the feature extraction are quite difficult. This results in the difficulty of fault detection and diagnosis. By applying independent component analysis (ICA) to the separation of source signals from mixed signals, high quality signals have been extracted for further studies. The example reveals this method is very effective.
Keywords:liquid propellant rocket engine  independent component analysis  blind source separation  fault detection
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