独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用

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。     

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。     

Wasserstein距离在液体火箭发动机故障检测中的应用

健康监控技术能够切实提高液体火箭发动机的可靠性,针对液体火箭发动机健康监控中的故障检测问题,提出基于Wasserstein距离的方法,利用液氢液氧火箭发动机地面热试车数据进行验证。该方法的核心思想是利用Wasserstein生成对抗网络模拟正常数据的样本分布,利用其判别器计算测试样本与模拟分布间的Wasserstein距离,进而实现故障检测。结果表明:该方法能够克服故障数据不足的困难,有效检测稳态过程中的故障,没有发生误报警,且对早期异常有较高敏感性;在训练样本较少的情况下,当Wasserstein距离阈值为3σ时对启动过程的早期异常有较高敏感性,取5σ时仍可有效检测启动过程中的故障,误报警率为12.5%。     

涡轮泵实时故障检测的时间编码信号处理方法研究

为了提高液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测的有效性,通过取消对胞元长度限制和提出新的编码计算方法,提出了一种改进的时间编码信号处理方法,并将其应用于涡轮泵振动信号的实时特征提取.通过正常和异常涡轮泵历史试车稳态过程的振动数据对该方法的稳定性和故障检测有效性进行了验证,结果表明,基于时间序列编码的信号处理方法可以有效提取故障特征,可用于涡轮泵故障的实时检测.     

结合动态时间弯曲与决策树方法的液体火箭发动机故障诊断

对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。     

基于云分类器的液体火箭发动机故障诊断方法

本文首先将液体火箭发动机故障诊断问题转化为故障特征的模式分类问题,然后针对当前模式分类方法难以处理不确定性信息、属性特征空间的划分过硬等缺陷,结合云模型和云变换研究,提出了一种基于云分类器的液体火箭发动机起动过程故障诊断方法。历次试车数据的验证结果表明,该方法能够及时准确识别发动机起动工作过程中的故障模式。     

基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法

根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。     

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。     

液氢液氧火箭发动机稳态数值仿真与故障分析

根据发动机工作的物理过程建立了大型液氢液氧火箭发动机稳态故障的数学模型,数学模型包含了70个工作参数和45个干扰因素,采用了布罗伊登法求解。确立了各种故障的正确仿真机制,对计算结果进行了分析,并与试车结果相比较,吻合良好。     

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。     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

基于智能诊断方法的摩托车发动机故障检测系统研究

针对摩托车发动机故障检测问题,结合其结构特点,采用传统专家系统与神经网络融合方式与策略,提出了一种故障检测混合专家系统方法。对以此方法为核心的智能故障诊断系统结构、组成及工作过程等问题进行了研究与讨论,并给出了系统的应用实例。     

组合式空调机组状态监测与故障诊断系统设计

组合式空调机组具有功能段组合灵活、技术参数可选范围大以及对目标环境指标操控性强等优点，广泛应用于导弹和卫星测试环境调控等军事领域。但是机组在运行过程中常出现风机风量不足、加热器加热不均以及除湿能力下降等问题，直接影响着机组性能的发挥。针对上述问题，以某基地某型空调机组为研究对象，设计了一套具有实时监测、在线评估、分段报警和故障诊断等功能的空调机组运行的状态监测与故障诊断系统，重点阐述了该系统的设计思路、硬件组成及软件框架。该系统在提高空调机组的性能监控、故障报警、故障诊断与隔离的能力及故障类型确定、故障部件的快速定位，为相关部门提供维修决策措施等方面具有实际意义。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于飞行仿真的近地告警包线计算

TSO-C151b标准中近地告警包线为通用模型设计,未结合飞机的自身特性。为精确给出飞机过大下降速率告警包线,通过结合飞机自身气动特性和操纵特性,分析告警机理,建立飞机六自由度仿真程序。依据飞机发动机数据、气动力数据、质量特性数据等,建立仿真模型及操作程序,实时模拟飞机各舵面的操作响应过程,以及飞机的运动姿态和飞行轨迹,计算飞机在不同下降速率时拉起的损失高度,设计近地告警包线。实际试飞数据验证了模型设计合理,计算结果准确。同时,将仿真计算得出的告警包线与TSO-C151b对比,给出适用于飞机的近地告警包线使用建议,保证飞机飞行安全。     

基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。