应用神经网络识别液体火箭发动机的故障模式

简要介绍了神经网络的基本理论和误差后向传播算法，给出了应用神经网络的液体火箭发动机故障诊断系统框图，分析了液体火箭发动机的故障模型，提出了数据训练神经网络，为网络训练提供了新的途径。最后，基于模型数据，应用神经网络识别液体火箭发动机的几种故障模式。     

液体火箭发动机故障模式分析

当前新研制的液体发动机特别强调高可靠性和低成本，以往追求高性能和低质量为主的设计目标现已降为次要地位。新研制的发动机都要求进行可靠性设计。在发动机可靠性设计中，为消除故障隐患，提高产品可靠性。采用了行之有效的故障树分析（ＦＴＡ）及故障模式，后果及严重度分析（ＦＭＥＣＡ）。美国先进运载系统（ＡＬＳ）航天运输主发动机（ＳＴＭＥ）的设计工作采用了这种可靠性设计法，以确保发动机达到要求的可靠性指标?..     

液体火箭发动机启动过程检测研究

建立了火箭发动机启动过程的RBF神经网络模型,将神经网络辨识方法与包络线方法结合,提出分层次检测方案,并根据大型液体火箭的故障仿真结果进行了仿真实例验证,较好地验证了检测方案及模型的有效性和实用性.     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应相关方法

提出了一种用于液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应相关方法，应用统计理论指导其检测阈值的选择，推导了均值为向量和协方差矩阵的逆阵的递推估计公式，使得算法具有自适应性。用实际试车数据验证了方法的有效性。     

液体火箭发动机点火初期推力参数预测

为寻找快捷有效的液体火箭发动机健康监控方法,采用了灰色模型GM(1,1)模型及残差修正方法对某型液体火箭发动机点火后初期推力进行预测,预测精度与实时性能指标都比较好.为进一步提高精度指标,采用无偏灰色模型UGM(1,1)进行预测,取得了良好的效果.结果表明,灰色理论通过修正可以应用于液体火箭发动机状态监测与预报中,且效果好.     

磁处理技术在液体火箭发动机中的应用研究

磁处理技术是一种具有独特优点的处理方法，近年来在国内外引起了广泛的注意，并得到了不同程度的发展和应用，通过论述磁处理技术的基本原理，应用和发展状况，并结合当前液体火箭发动机的研制情况，提出在不改变现有的火箭发动机原有结构的基础上，利用核磁处理技术在提高燃烧室室压的同时来提高火箭发动机的推力和工作效率，使其在高室压下不发生碳和结焦的可能性，并以具体的实例说明了该技术在实践中的应用效果。     

液体火箭发动机开发技术

本文概述了液体火箭发动机开发的必要性、存在问题和开发途径。给出了提高液体火箭发动机的措施和方法。介绍了大、中、小推力发动机的现状和需要研究的技术课题。     

支持向量机在液体火箭发动机稳态段故障检测和诊断中的应用

将支持向量机方法用于某大型液体火箭发动机稳态试车数据的挖掘,建立了多故障分类器,采用23次试车数据对上述挖掘结果进行了测试,将测试结果与人工神经网络方法等所得结果进行了比较.并利用28类仿真稳态故障数据对该方法进行了进一步验证.结果表明,支持向量机方法是一种可基于小样本的、有效的液体火箭发动机故障检测与诊断方法.     

碳纤维增强复合材料在国外液体火箭发动机上的应用

简要介绍了碳纤维增强复合材料在国外液体火箭发动机上的应用。碳纤维增强复合材料在火箭发动机上主要用作推力室喷管材料，一是用作固定的喷管延伸段，二是用作可移动的喷管延伸段(可延伸喷管)。除此之外，小推力室也可整体用这种材料制造。     

基于灰色模型的火箭发动机故障检测算法

本文以发动机系统参数定性分析为基础，对选定的系统参数建立灰色模型，对采入的试验数据通过灰色关联度分析后，利用等维新息模型对灰色模型进行参数辩识，得出定量的发动机系统状态方程组。并对方程组输出的滤波值用红线参数比较分析，确定发动机的状态。预测值作为对新采入数值灰色关联度分析的基准，以确保算法的可靠性和精度。     

神经网络专家系统在发动机故障诊断中的应用

将神经网络与专家系统相结合形成了神经网络专家系统,其核心部分采用BP神经网络．以发动机为诊断对象,获取故障数据后,采用3层BP神经网络模型对网络进行训练,经过几种不同网络参数的对比后,设定了合理的网络训练参数,训练后获得了期望的误差值0．01,并采用VB6．0软件设计了专家系统的人机交互界面,为专家系统在发动机故障诊断中的应用提供了有益的参考．     

基于Elman神经网络的电机故障诊断

通过Elman神经网络训练采集到的电机特征频率振动信号,建立电机故障的模型.并以转子故障为对象,在电机实验台上分别采集水平和垂直方向上的振动信号,通过放大、滤波和A/D转换后,进行频谱分析.为验证网络对故障判断的效果,对故障电机采集振动信号后,代入网络检验.验证表明该网络模型可有效识别电机常见故障.     

以YF-75发动机为平台的三组元液体火箭发动机系统设计

三组元火箭发动机是实现单级入轨的一项关键技术,是以液氧为氧化剂,以高密度的烃类燃料(如煤油)及液氢为燃料,在低高度飞行段采用三组元,在高空采用液氧/液氢双组元,提高了发动机的密度比冲.通过系统平衡计算设计的三组元发动机,建立在YF-75发动机的基础之上,充分继承了已有的液氢/液氧发动机的研制成果,是可以在短期时间内实现的三组元液体火箭发动机.     

基于Elman网络的自适应火箭炮交流位置伺服系统

针对多管火箭炮发射时恶劣的负载特性,如不平衡力矩的大范围变化以及强大的燃气流冲击,设计了一种基于改进Elman网络的自适应位置控制器。在原Elman网络中增加输出层关联单元,并把自反馈增益系数当作连接权值投入到网络的训练中,利用改进Elman网络根据火箭炮跟踪发射过程中的负载特性实时调整PID控制参数,以减小系统参数变化和外部扰动对火箭炮发射性能的影响。仿真及实验结果表明该方法可有效提高火箭炮位置伺服系统的稳定性和抗干扰能力。     

基于神经网络的火炮自动供输弹装置故障预测

自动供输弹装置是火炮上故障发生率较高的子系统之一，因而有必要进行自动供输弹装置故障预测研究。自动供输弹装置是一种机-电-液一体化的机器人系统，既有实现动作的机械部分，即弹药装填和补给装置，也有控制机构动作顺序的控制部分。根据供输弹装置的组成，其故障诊断的BP网络输入层采用9个神经元，隐含层节点数有8个，隐函数选取sigmoid函数，输出层有9个单元。故障预测网络的训练包括火炮自动供输弹装置特征样本输入方式、测试方法、最大允许迭代次数和训练终止的允许误差等的确定。实时测取的样本验证，该预测模型合理。     

IPT模式在液体火箭发动机数字化设计中的应用

为了创新液体火箭发动机研制模式,大推力液氧煤油发动机首次采用了基于Pro/E+Intralink平台的三维数字化协同设计技术.在实现三维模型设计的同时,为了进一步提高工作效率,按照并行工程理念,采用了基于集成产品开发团队(Integrated Product Team,IPT)的数字化研制模式.结合液体火箭发动机研制特...     

液体火箭发动机混合比影响因素研究

混合比是液体火箭发动机的重要性能参数.某型发动机在飞行、试车过程中出现了混合比偏低问题,根据发动机系统特点,建立了发动机系统的静态特性模型,采用非线性分析方法对发动机混合比影响因素进行了研究.结果表明:泵扬程偏差和泵后主系统流阻偏差是发动机混合比偏差的重要影响因素,泵效率偏差和涡轮效率偏差对发动机混合比偏差影响很小;在...     

液体火箭发动机涡轮泵状态监测与故障诊断系统研究

针对火箭发动机地面试车时间短、工作转速高且重复性不好的特点，根据实时性、有效性、可靠性、开放性与通用性的系统设计原则，研制了火箭发动机涡轮泵状态监测与故障诊断系统－－TCMD2000。该系统采用并行冗余结构，保证同步整周期采样的同时，实现了高速连续数据采集和存储，并应用了进动分析方法提高故障诊断的准确性。对TCMD2000系统进行了发动机试车故障监测考核。结果表明，所研制的TCMD2000系统达到了设计指标，适合火箭发动机的状态监测与故障诊断。在发动机研制过程中，对诊断发动机故障和排除故障发挥了作用。