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液體火箭發動機健康監控 版權信息
- ISBN：9787030667519
- 條形碼：9787030667519 ; 978-7-03-066751-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
液體火箭發動機健康監控 內容簡介
本書是作者在液體火箭發動機健康監控領域十多年研究成果的系統總結。在總結分析該領域國內外研究現狀和發展趨勢的基礎上, 本書著重介紹了作者在這一方向的研究成果, 主要包括: 基于統計分析的發動機故障檢測方法、基于神經網絡的發動機故障檢測方法、基于模糊理論的發動機故障檢測與診斷方法、基于獨立分量分析的發動機故障檢測與診斷方法、液體火箭發動機實時故障檢測系統設計與實現等。
液體火箭發動機健康監控 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 健康監控概念與內涵 3
1.2.1 健康監控系統 3
1.2.2 故障診斷系統構成 4
1.2.3 故障檢測與診斷算法性能 4
1.3 液體火箭發動機健康監控技術國內外研究現狀分析 5
1.3.1 液體火箭發動機故障檢測與診斷理論方法 5
1.3.2 液體火箭發動機健康監控系統 13
1.3.3 基于先進測量傳感器的發動機健康監控技術 19
第2章 發動機系統組成與故障模式 24
2.1 引言 24
2.2 發動機系統組成結構與工作過程 24
2.2.1 發動機系統組成結構 24
2.2.2 發動機工作過程 25
2.3 發動機故障模式與特征分析 26
2.3.1 發動機故障的分類 27
2.3.2 發動機故障模式及原因分析 28
2.3.3 發動機故障特征分析 30
2.4 發動機故障仿真與故障機理分析的動力學基礎 32
2.4.1 發動機典型部件故障及其故障模型 32
2.4.2 液渦輪模型 33
2.4.3 燃氣渦輪模型 34
2.4.4 泵模型 35
2.4.5 熱力組件模型 36
2.4.6 液體管路模型 38
2.4.7 帶閥液體管路模型 38
2.5 發動機故障仿真結果分析 39
第3章 基于統計分析的發動機故障檢測算法 47
3.1 引言 47
3.2 故障檢測統計學基礎 47
3.3 自適應閾值故障檢測算法 48
3.3.1 算法原理 48
3.3.2 計算閾值的基本方法 49
3.4 自適應相關故障檢測算法 54
3.4.1 算法原理 54
3.4.2 算法的驗證與考核 58
3.5 包絡線算法 60
3.5.1 算法的依據 60
3.5.2 參數閾值的計算 60
第4章 基于神經網絡的發動機故障檢測算法 62
4.1 引言 62
4.2 神經網絡基礎 62
4.2.1 神經網絡簡介 62
4.2.2 BP網絡 63
4.2.3 RBF網絡 64
4.3 液體火箭發動機的神經網絡辨識模型 65
4.3.1 穩態工作過程的辨識模型 65
4.3.2 啟動過程的辨識模型 71
4.4 神經網絡故障檢測算法的實現與驗證 74
4.4.1 故障檢測邏輯 75
4.4.2 神經網絡故障檢測系統 75
4.4.3 穩態過程的神經網絡故障檢測算法 76
4.4.4 啟動過程的神經網絡故障檢測算法 77
4.5 神經網絡故障檢測算法實時在線考核 79
第5章 基于模糊理論的發動機故障檢測與診斷算法 82
5.1 引言 82
5.2 模糊故障診斷理論基礎 83
5.2.1 基于模糊模型的故障診斷算法 83
5.2.2 T-S模糊模型 84
5.2.3 自適應神經模糊推理系統 86
5.3 發動機工作過程模糊辨識模型 88
5.3.1 穩態過程模糊辨識模型 88
5.3.2 啟動過程模糊辨識模型 92
5.4 基于模糊辨識模型的發動機故障診斷實例 94
5.4.1 基于模糊辨識模型的故障檢測 94
5.4.2 基于模糊辨識模型的穩態過程故障隔離 99
第6章 液氧甲烷發動機管路系統故障檢測與隔離方法研究 102
6.1 引言 102
6.2 發動機液體管路故障 102
6.2.1 管路與管路連接方式故障 103
6.2.2 管路與噴嘴連接方式故障 105
6.3 發動機氣體管路故障 108
6.3.1 管路與管路連接方式故障 108
6.3.2 管路與噴嘴連接方式故障 110
6.4 基于ATA算法的管路故障隔離方法研究與驗證 112
6.4.1 ATA算法原理 113
6.4.2 液氧甲烷發動機故障隔離結果與分析 114
第7章 基于神經模糊網絡的故障隔離方法研究 121
7.1 引言 121
7.2 基于模糊聚類與神經網絡的發動機子系統模型建立 121
7.2.1 訓練數據的預處理 121
7.2.2 自適應神經模糊網絡對各子系統建模 124
7.2.3 模型訓練結果 124
7.3 基于模型的液氧甲烷發動機故障隔離 125
7.3.1 故障檢測規則 125
7.3.2 故障檢測結果 126
第8章 液體火箭發動機傳感器配置優化及故障檢測與數據恢復方法研究 130
8.1 引言 130
8.2 發動機基于粗糙集的故障檢測參數選取方法研究 132
8.2.1 發動機基于粗糙集的故障檢測參數選取方法 132
8.2.2 發動機基于變精度粗糙集的故障檢測參數選取方法 133
8.2.3 發動機故障檢測參數選取實例研究 135
8.3 發動機傳感器配置優化方法研究 141
8.3.1 基于云理論的發動機傳感器配置優化模型 141
8.3.2 基于粒子群的傳感器配置優化求解算法 143
8.3.3 傳感器配置優化實例研究 143
8.3.4 傳感器故障檢測和數據恢復實例研究 146
第9章 液體火箭發動機實時故障檢測系統設計與實現 150
9.1 引言 150
9.2 健康監控系統總體框架分析與設計 151
9.3 液氧煤油發動機實時故障檢測系統設計與實現 153
9.3.1 數據層設計與實現 153
9.3.2 模型層設計與實現 160
9.3.3 視圖層設計與實現 162
9.3.4 控制層設計與實現 165
9.3.5 實時故障檢測服務總線設計與實現 166
9.3.6 系統層設計與實現 168
9.4 發動機實時故障檢測系統驗證與考核 170
9.4.1 實驗室驗證與考核 170
9.4.2 發動機地面熱試車考核 171
第10章 液體火箭發動機飛行前、飛行過程中和飛行后健康監測分析與設計 174
10.1 引言 174
10.2 發動機飛行前綜合性能測試技術分析與設計 174
10.2.1 研究現狀分析 174
10.2.2 發動機飛行前綜合性能測試系統分析與設計 176
10.3 發動機飛行過程實時狀態記錄技術分析與設計 179
10.3.1 研究現狀分析 179
10.3.2 發動機飛行參數記錄儀分析與設計 180
10.4 發動機飛行后內窺無損結構檢測技術分析與設計 183
10.4.1 研究現狀分析 183
10.4.2 發動機飛行后內窺檢測系統分析與設計 184
參考文獻 187
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 健康監控概念與內涵 3
1.2.1 健康監控系統 3
1.2.2 故障診斷系統構成 4
1.2.3 故障檢測與診斷算法性能 4
1.3 液體火箭發動機健康監控技術國內外研究現狀分析 5
1.3.1 液體火箭發動機故障檢測與診斷理論方法 5
1.3.2 液體火箭發動機健康監控系統 13
1.3.3 基于先進測量傳感器的發動機健康監控技術 19
第2章 發動機系統組成與故障模式 24
2.1 引言 24
2.2 發動機系統組成結構與工作過程 24
2.2.1 發動機系統組成結構 24
2.2.2 發動機工作過程 25
2.3 發動機故障模式與特征分析 26
2.3.1 發動機故障的分類 27
2.3.2 發動機故障模式及原因分析 28
2.3.3 發動機故障特征分析 30
2.4 發動機故障仿真與故障機理分析的動力學基礎 32
2.4.1 發動機典型部件故障及其故障模型 32
2.4.2 液渦輪模型 33
2.4.3 燃氣渦輪模型 34
2.4.4 泵模型 35
2.4.5 熱力組件模型 36
2.4.6 液體管路模型 38
2.4.7 帶閥液體管路模型 38
2.5 發動機故障仿真結果分析 39
第3章 基于統計分析的發動機故障檢測算法 47
3.1 引言 47
3.2 故障檢測統計學基礎 47
3.3 自適應閾值故障檢測算法 48
3.3.1 算法原理 48
3.3.2 計算閾值的基本方法 49
3.4 自適應相關故障檢測算法 54
3.4.1 算法原理 54
3.4.2 算法的驗證與考核 58
3.5 包絡線算法 60
3.5.1 算法的依據 60
3.5.2 參數閾值的計算 60
第4章 基于神經網絡的發動機故障檢測算法 62
4.1 引言 62
4.2 神經網絡基礎 62
4.2.1 神經網絡簡介 62
4.2.2 BP網絡 63
4.2.3 RBF網絡 64
4.3 液體火箭發動機的神經網絡辨識模型 65
4.3.1 穩態工作過程的辨識模型 65
4.3.2 啟動過程的辨識模型 71
4.4 神經網絡故障檢測算法的實現與驗證 74
4.4.1 故障檢測邏輯 75
4.4.2 神經網絡故障檢測系統 75
4.4.3 穩態過程的神經網絡故障檢測算法 76
4.4.4 啟動過程的神經網絡故障檢測算法 77
4.5 神經網絡故障檢測算法實時在線考核 79
第5章 基于模糊理論的發動機故障檢測與診斷算法 82
5.1 引言 82
5.2 模糊故障診斷理論基礎 83
5.2.1 基于模糊模型的故障診斷算法 83
5.2.2 T-S模糊模型 84
5.2.3 自適應神經模糊推理系統 86
5.3 發動機工作過程模糊辨識模型 88
5.3.1 穩態過程模糊辨識模型 88
5.3.2 啟動過程模糊辨識模型 92
5.4 基于模糊辨識模型的發動機故障診斷實例 94
5.4.1 基于模糊辨識模型的故障檢測 94
5.4.2 基于模糊辨識模型的穩態過程故障隔離 99
第6章 液氧甲烷發動機管路系統故障檢測與隔離方法研究 102
6.1 引言 102
6.2 發動機液體管路故障 102
6.2.1 管路與管路連接方式故障 103
6.2.2 管路與噴嘴連接方式故障 105
6.3 發動機氣體管路故障 108
6.3.1 管路與管路連接方式故障 108
6.3.2 管路與噴嘴連接方式故障 110
6.4 基于ATA算法的管路故障隔離方法研究與驗證 112
6.4.1 ATA算法原理 113
6.4.2 液氧甲烷發動機故障隔離結果與分析 114
第7章 基于神經模糊網絡的故障隔離方法研究 121
7.1 引言 121
7.2 基于模糊聚類與神經網絡的發動機子系統模型建立 121
7.2.1 訓練數據的預處理 121
7.2.2 自適應神經模糊網絡對各子系統建模 124
7.2.3 模型訓練結果 124
7.3 基于模型的液氧甲烷發動機故障隔離 125
7.3.1 故障檢測規則 125
7.3.2 故障檢測結果 126
第8章 液體火箭發動機傳感器配置優化及故障檢測與數據恢復方法研究 130
8.1 引言 130
8.2 發動機基于粗糙集的故障檢測參數選取方法研究 132
8.2.1 發動機基于粗糙集的故障檢測參數選取方法 132
8.2.2 發動機基于變精度粗糙集的故障檢測參數選取方法 133
8.2.3 發動機故障檢測參數選取實例研究 135
8.3 發動機傳感器配置優化方法研究 141
8.3.1 基于云理論的發動機傳感器配置優化模型 141
8.3.2 基于粒子群的傳感器配置優化求解算法 143
8.3.3 傳感器配置優化實例研究 143
8.3.4 傳感器故障檢測和數據恢復實例研究 146
第9章 液體火箭發動機實時故障檢測系統設計與實現 150
9.1 引言 150
9.2 健康監控系統總體框架分析與設計 151
9.3 液氧煤油發動機實時故障檢測系統設計與實現 153
9.3.1 數據層設計與實現 153
9.3.2 模型層設計與實現 160
9.3.3 視圖層設計與實現 162
9.3.4 控制層設計與實現 165
9.3.5 實時故障檢測服務總線設計與實現 166
9.3.6 系統層設計與實現 168
9.4 發動機實時故障檢測系統驗證與考核 170
9.4.1 實驗室驗證與考核 170
9.4.2 發動機地面熱試車考核 171
第10章 液體火箭發動機飛行前、飛行過程中和飛行后健康監測分析與設計 174
10.1 引言 174
10.2 發動機飛行前綜合性能測試技術分析與設計 174
10.2.1 研究現狀分析 174
10.2.2 發動機飛行前綜合性能測試系統分析與設計 176
10.3 發動機飛行過程實時狀態記錄技術分析與設計 179
10.3.1 研究現狀分析 179
10.3.2 發動機飛行參數記錄儀分析與設計 180
10.4 發動機飛行后內窺無損結構檢測技術分析與設計 183
10.4.1 研究現狀分析 183
10.4.2 發動機飛行后內窺檢測系統分析與設計 184
參考文獻 187
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