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。     

三组元喷嘴混合特性的试验研究

本文对四种类型的气氢／液氧／煤油三组元喷嘴进行了混合特性试验, 研究了内喷嘴的缩进长度对同轴离心外混式喷嘴混合特性的影响, 对比了相同的三组元工况下各喷嘴的混合特性, 分析了喷嘴结构对混合特性的影响, 进行了单喷嘴和三喷嘴的混合特性试验, 试验结果表明： 在相同的三组元工况下, 同轴直流式喷嘴的流强分布跨度比同轴离心式喷嘴小。所得结论对三组元喷嘴和气液同轴式喷嘴的优化设计有参考价值。     

姿控发动机布局方式优化分析

在液体推进剂动力系统质量模型的基础上,针对采用双组元推进剂和挤压式输送系统的小推力空间飞行器姿控发动机,在控制总冲量和总冲量矩相同的情况下,对动力系统总质量最轻的姿控发动机最优布局方式进行了优化分析     

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。     

液体火箭发动机尾喷焰红外辐射特性

对液体火箭尾部喷焰红外辐射特性进行了仿真计算。利用所扩展建立的液体火箭发动机尾喷焰红外辐射组分的谱带参数数据库和尾喷焰流场数值仿真结果对辐射传输方程进行了数值求解,得到不同观测条件下的光谱辐射亮度。通过与实测数据对比,表明计算方法可行,结果合理。     

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%。     

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。     

试论静止液体对容器的压力

以圆台型容器为例 ,定量分析讨论了容器器壁所受到的压力和容器内液体所受到的重力两者之间的数量关系     

一类发烟装液弹的装填率

发烟装液弹的装填率对发烟弹的安全可靠性极其重要。如果发烟装液弹的装填率不合理,不是造成弹腔容积的浪费,就会造成弹内压力过大,易于破坏密封性能引起渗漏甚至破裂而造成危险。通过对一类发烟装液弹弹内压力分析,得出了弹内压力计算公式。在分析压力诸因素时,我们运用了固体膨胀理论;考虑了液体的压缩性。这是区别于以往压力计算的两个特点。通过发烟装液弹弹内压力曲线的分析,导出了弹腔空隙率合理选定（由此可确定合理的装填率）的计算方程,由此方程所计算的空隙率数据与国外文献值相符,并引入了“预极限温度”的概念。可以相信,所谓“预极限温度”,将是发烟装液弹设计者必须认真考虑的问题。