液体火箭发动机基于模型的故障检测算法

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的故障监控问题,建立了用于发动机故障检测的非线性动态数学模型,设计并实现了发动机系统的广义卡尔曼滤波器。利用新息序列的统计特性,进行了发动机故障新息检测算法的仿真研究,讨论了降低滤波器计算费用的方法以及置信度、自由度对检测算法性能的影响。本文的工作为进一步研究发动机故障在线实时检测算法奠定了重要基础。     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

引入名义模型的固冲发动机流量反演滑模控制北大核心

为了有效的抑制固冲发动机燃气流量调节伺服系统随机干扰对控制系统的不利影响,设计了一种针对名义模型的反演控制器,固冲发动机流量调节伺服控制系统的不确定部分通过滑模控制器来补偿,将反演控制方法与滑模控制方法相结合,可实现固冲发动机流量调节伺服系统的鲁棒控制。使用Matlab的Simulink对固冲发动机流量调节伺服系统进行建模仿真并与传统PID控制方法进行比较,仿真结果表明基于名义模型的固冲发动机反演滑模控制系统具有较好的给定适应性和抗干扰性,控制效果优于常规PID控制方法,为提高固冲发动机流量调节控制系统的动态性能奠定基础。     

尾流模拟火箭弹空中弹道对模拟尾流生成区域的影响

为了研究尾流模拟火箭弹的空中弹道特性对模拟尾流区域的影响，建立火箭弹质点外弹道模型、阻力板和发动机空间运动微分方程以及连接绳的受力模型，得到火箭弹无控飞行、空中转向、空中分离至爆索展开入水全过程的空间运动微分方程。对尾流模拟火箭弹全程弹道进行仿真分析，着重分析不同初始射击诸元对爆索空中弹道的影响，探究初始发射角、脉冲发动机的喷管数量、点火时间以及火箭弹空中分离时间对模拟尾流生成区域的影响。仿真结果表明：初始发射角为15°时火箭弹射程和最大射高相对比较合理；火箭弹空中转向角度依赖于脉冲发动机总冲量，与点火时刻无关；空中分离时刻对爆索入水发泡区域影响不太明显，在满足转向要求和发泡区域要求的情况下应该尽早完成空中转向和分离。     

故障结构分解的航空发动机执行机构估计

作为航空发动机控制系统的易损部件,执行机构的故障估计目前尚缺少有效方法。采用故障结构分解的方法,通过重构输出变量来分离出输出变量中与故障无关的部分,并由此得出故障与状态量、输出量之间的关系;将故障信号与原有的状态变量合并为新的状态变量得到系统的增广模型;最后对该增广模型设计全维观测器实现故障估计和状态估计。仿真结果证明了该方法的有效性。     

大长径比固体火箭发动机点火瞬态过程数值分析

研究大长径比固体火箭发动机点火瞬态特性,采用守恒型N S方程描述了集点火器、燃烧室和喷管于一体的数学仿真模型,应用NND-3差分格式进行数值求解,计算结果表明,点火期间,发动机内除了压强急升之外,还存在振荡和拍击现象。     

基于视景模拟的无人机导弹发射仿真

无人机单侧导弹发射后,无人机重量特性、重心位置、气动特性发生变化并同时产生附加的干扰力矩,无人机需要在控制系统作用下尽快恢复稳态飞行。通过在Matlab/Simulink中建立无人机六自由度非线性力学模型、控制系统模型、发动机模型、重力模型、标准大气模型、flight gear软件接口等,模拟仿真无人机单侧导弹发射过程,同时将仿真结果进行可视化视景输出,确保无人机系统平台在导弹发射过程中无人机能够很快恢复稳定姿态并按照预定轨迹飞行。视景模拟仿真结果表明：该无人机平台能够顺利完成导弹的安全发射。     

液体火箭发动机控制的新方向

为适应航天飞行任务对推进系统高性能、安全性、可靠性、经济性的需要,在液体火箭发动机控制方面,开展了大量研究工作,出现了一些新方向和新领域。比较集中的研究领域是液体火箭发动机健康(状态) 监控和智能控制。本文介绍液体火箭发动机控制的智能水平演变趋势,健康(状态) 监控系统和智能控制系统的框架、结构,以及与这些系统直接相关的故障模式、传感器技术和故障检测算法。     

拦截器姿控脉冲发动机点火控制算法

姿控脉冲发动机点火算法是大气层内拦截器末段交战中的一项关键技术。以响应时间快速性和发动机消耗量最小为目标,建立了脉冲发动机点火模型,将点火控制问题转化为组合优化问题。提出了一种离散微粒群优化算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关的操作,进而使该算法适合求解脉冲发动机点火控制问题。仿真结果表明,基于离散微粒群优化的点火算法合理可行。     

液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统

为了提高液体火箭发动机涡轮泵的安全性,降低其故障带来的破坏性,设计了某型液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统(TP HMS),工程实现了TP HMS的测试硬件子系统、实时故障检测子系统、试车后数据分析子系统和实时数据库支持子系统等,讨论和分析了TP HMS的功能和执行流程,然后利用历史试车数据与转子试验平台数据对TP HMS中的多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)进行了离线和实时在线验证;利用自适应时频谱对测试数据作进一步的分析。结果表明,MATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力;自适应时频谱能有效抑制时频交叉项的干扰,准确给出故障信号的时间和频率信息。因此,TP HMS适合于液体火箭发动机涡轮泵健康状态监控。     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。     

具有侧向脉冲推力的动能拦截弹姿控发动机组合点火研究

针对具有侧向脉冲推力和气动力复合控制的动能拦截弹,需要解决姿控发动机的组合点火问题.首先,建立了姿控发动机组合点火的模型;然后,在此模型基础上,设计了姿控发动机的点火规则,并对姿控发动机不同位置布局的能量利用率进行了分析;最后,通过仿真验证,结果验证了这种姿控发动机点火规则的可行性,对今后的研究工作具有一定的参考价值.     

基于模糊模型的发动机部件级故障隔离方法研究

发动机故障诊断与故障隔离是发动机健康监控领域的一大难题,但对发动机故障定位、预防灾难性事故发生及发动机维修意义重大。为了准确地确定故障发生的部位,本文针对某型液体火箭发动机,提出一种基于模糊模型的部件级故障隔离方法。首先对发动机系统进行部件的划分,然后建立各个部件的模糊模型并进行训练,最后按照设定的故障检测与隔离策略对故障进行诊断。利用两组发动机故障仿真数据对基于模糊模型部件级故障隔离方法进行验证,结果表明:本方法可以实现单一或多个部件故障隔离。     

时延分布式控制系统的Truetime仿真分析

针对航空发动机分布式控制系统的时延问题,应用Matlab的Truetime工具箱,设计了控制系统仿真分析平台,分析了时延对系统稳定性的影响。首先针对一类应用状态反馈的控制系统,分析了存在传感器到控制器单侧时延的情况下,系统保持稳定的充分条件。在此基础上,以某型航空发动机为例,基于Truetime工具箱设计了分布式控制仿真系统,分析了不同的时延条件对系统稳定性的影响。仿真结果与理论分析结果一致,证明了系统的有效性。     

引入名义模型的固冲发动机流量反演滑模控制

为了有效的抑制固冲发动机燃气流量调节伺服系统随机干扰对控制系统的不利影响,设计了一种针对名义模型的反演控制器,固冲发动机流量调节伺服控制系统的不确定部分通过滑模控制器来补偿,将反演控制方法与滑模控制方法相结合,可实现固冲发动机流量调节伺服系统的鲁棒控制。使用Matlab的Simulink对固冲发动机流量调节伺服系统进行建模仿真并与传统PID控制方法进行比较,仿真结果表明基于名义模型的固冲发动机反演滑模控制系统具有较好的给定适应性和抗干扰性,控制效果优于常规PID控制方法,为提高固冲发动机流量调节控制系统的动态性能奠定基础。     

基于迭代学习观测器的无人机故障鲁棒控制

针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.     

燃烧室压力对潜入式喷管喉衬热应力的影响

为了研究燃烧室压力对固体火箭发动机潜入式喷管热应力影响规律的问题,采用商业流体软件,基于压力求解器,求解了喷管纯气相的流场,确定了燃气温度、压力、壁面对流换热系数;采用有限元软件,依据流场计算的非均布壁面压力与非均布对流换热,求解了燃烧室压力为6 MPa下的潜入式喷管热结构问题;通过地面点火试验验证了仿真模型与数值方法的有效性与准确性;采用相同计算模型与数值方法,求解了在燃烧室压力为9 MPa、12 MPa下的喷管热结构问题,揭示了燃烧室压力对喉衬热应力的影响规律。结果表明:整个工作过程,喉衬环向应力最大值为103.9 MPa,位于内表面,且随时间增大,先增大后减小;喉衬环向拉应力也随时间先增大后减小;随压力增大,对流换热系数增大,喉衬温度升高,喉衬环向拉应力增大,喉衬环向压应力减小。     

混沌蝙蝠算法UAV网络控制系统故障诊断策略

针对总线条件下具有双通道多包传输的短时变时延无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)发动机控制系统,提出一种基于改进蝙蝠优化算法(Bat Algorithm,BA)的发动机故障检测算法,快速变化的延迟被认为是系统不确定性的一种。残差信号的传递函数与噪声和故障信号的传递函数之比用作目标函数。通过改进的Bat算法对其进行优化,以获得最佳的观察增益矩阵,使得该故障观测器系统不仅能够抑制噪声,而且对提升对故障敏感程度。最后将该方法在网络控制系统半物理平台上进行仿真,仿真结果说明所提出的方法能够同时抑制噪声信号和放大故障信号,从而提高了故障诊断的正确率,降低了虚警率。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

交互多模型算法的无人机控制系统故障诊断

交互多模型算法是一种广泛用于各种结构与参数变化的动态系统自适应估计的有效方法.在建立无人机控制系统传感器和执行器的全局故障和局部故障模型的基础上,应用此方法对传感器和执行器的各种软硬故障进行诊断,应用所建立的数学模型与方法,对无人机传感器和执行器的局部与全局故障进行了仿真计算.在仿真过程中发现,与一般的多模型方法相比,此方法能够更加准确可靠地诊断故障,无延迟报警,算法简单.仿真结果验证了该方法的有效性.