
包邮液体火箭发动机健康监控
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图文详情
- ISBN:9787030667519
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:26cm
- 页数:188页
- 出版时间:2021-01-01
- 条形码:9787030667519 ; 978-7-03-066751-9
内容简介
本书是作者在液体火箭发动机健康监控领域十多年研究成果的系统总结。在总结分析该领域国内外研究现状和发展趋势的基础上, 本书着重介绍了作者在这一方向的研究成果, 主要包括: 基于统计分析的发动机故障检测方法、基于神经网络的发动机故障检测方法、基于模糊理论的发动机故障检测与诊断方法、基于独立分量分析的发动机故障检测与诊断方法、液体火箭发动机实时故障检测系统设计与实现等。
目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 健康监控概念与内涵 3
1.2.1 健康监控系统 3
1.2.2 故障诊断系统构成 4
1.2.3 故障检测与诊断算法性能 4
1.3 液体火箭发动机健康监控技术国内外研究现状分析 5
1.3.1 液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法 5
1.3.2 液体火箭发动机健康监控系统 13
1.3.3 基于先进测量传感器的发动机健康监控技术 19
第2章 发动机系统组成与故障模式 24
2.1 引言 24
2.2 发动机系统组成结构与工作过程 24
2.2.1 发动机系统组成结构 24
2.2.2 发动机工作过程 25
2.3 发动机故障模式与特征分析 26
2.3.1 发动机故障的分类 27
2.3.2 发动机故障模式及原因分析 28
2.3.3 发动机故障特征分析 30
2.4 发动机故障仿真与故障机理分析的动力学基础 32
2.4.1 发动机典型部件故障及其故障模型 32
2.4.2 液涡轮模型 33
2.4.3 燃气涡轮模型 34
2.4.4 泵模型 35
2.4.5 热力组件模型 36
2.4.6 液体管路模型 38
2.4.7 带阀液体管路模型 38
2.5 发动机故障仿真结果分析 39
第3章 基于统计分析的发动机故障检测算法 47
3.1 引言 47
3.2 故障检测统计学基础 47
3.3 自适应阈值故障检测算法 48
3.3.1 算法原理 48
3.3.2 计算阈值的基本方法 49
3.4 自适应相关故障检测算法 54
3.4.1 算法原理 54
3.4.2 算法的验证与考核 58
3.5 包络线算法 60
3.5.1 算法的依据 60
3.5.2 参数阈值的计算 60
第4章 基于神经网络的发动机故障检测算法 62
4.1 引言 62
4.2 神经网络基础 62
4.2.1 神经网络简介 62
4.2.2 BP网络 63
4.2.3 RBF网络 64
4.3 液体火箭发动机的神经网络辨识模型 65
4.3.1 稳态工作过程的辨识模型 65
4.3.2 启动过程的辨识模型 71
4.4 神经网络故障检测算法的实现与验证 74
4.4.1 故障检测逻辑 75
4.4.2 神经网络故障检测系统 75
4.4.3 稳态过程的神经网络故障检测算法 76
4.4.4 启动过程的神经网络故障检测算法 77
4.5 神经网络故障检测算法实时在线考核 79
第5章 基于模糊理论的发动机故障检测与诊断算法 82
5.1 引言 82
5.2 模糊故障诊断理论基础 83
5.2.1 基于模糊模型的故障诊断算法 83
5.2.2 T-S模糊模型 84
5.2.3 自适应神经模糊推理系统 86
5.3 发动机工作过程模糊辨识模型 88
5.3.1 稳态过程模糊辨识模型 88
5.3.2 启动过程模糊辨识模型 92
5.4 基于模糊辨识模型的发动机故障诊断实例 94
5.4.1 基于模糊辨识模型的故障检测 94
5.4.2 基于模糊辨识模型的稳态过程故障隔离 99
第6章 液氧甲烷发动机管路系统故障检测与隔离方法研究 102
6.1 引言 102
6.2 发动机液体管路故障 102
6.2.1 管路与管路连接方式故障 103
6.2.2 管路与喷嘴连接方式故障 105
6.3 发动机气体管路故障 108
6.3.1 管路与管路连接方式故障 108
6.3.2 管路与喷嘴连接方式故障 110
6.4 基于ATA算法的管路故障隔离方法研究与验证 112
6.4.1 ATA算法原理 113
6.4.2 液氧甲烷发动机故障隔离结果与分析 114
第7章 基于神经模糊网络的故障隔离方法研究 121
7.1 引言 121
7.2 基于模糊聚类与神经网络的发动机子系统模型建立 121
7.2.1 训练数据的预处理 121
7.2.2 自适应神经模糊网络对各子系统建模 124
7.2.3 模型训练结果 124
7.3 基于模型的液氧甲烷发动机故障隔离 125
7.3.1 故障检测规则 125
7.3.2 故障检测结果 126
第8章 液体火箭发动机传感器配置优化及故障检测与数据恢复方法研究 130
8.1 引言 130
8.2 发动机基于粗糙集的故障检测参数选取方法研究 132
8.2.1 发动机基于粗糙集的故障检测参数选取方法 132
8.2.2 发动机基于变精度粗糙集的故障检测参数选取方法 133
8.2.3 发动机故障检测参数选取实例研究 135
8.3 发动机传感器配置优化方法研究 141
8.3.1 基于云理论的发动机传感器配置优化模型 141
8.3.2 基于粒子群的传感器配置优化求解算法 143
8.3.3 传感器配置优化实例研究 143
8.3.4 传感器故障检测和数据恢复实例研究 146
第9章 液体火箭发动机实时故障检测系统设计与实现 150
9.1 引言 150
9.2 健康监控系统总体框架分析与设计 151
9.3 液氧煤油发动机实时故障检测系统设计与实现 153
9.3.1 数据层设计与实现 153
9.3.2 模型层设计与实现 160
9.3.3 视图层设计与实现 162
9.3.4 控制层设计与实现 165
9.3.5 实时故障检测服务总线设计与实现 166
9.3.6 系统层设计与实现 168
9.4 发动机实时故障检测系统验证与考核 170
9.4.1 实验室验证与考核 170
9.4.2 发动机地面热试车考核 171
第10章 液体火箭发动机飞行前、飞行过程中和飞行后健康监测分析与设计 174
10.1 引言 174
10.2 发动机飞行前综合性能测试技术分析与设计 174
10.2.1 研究现状分析 174
10.2.2 发动机飞行前综合性能测试系统分析与设计 176
10.3 发动机飞行过程实时状态记录技术分析与设计 179
10.3.1 研究现状分析 179
10.3.2 发动机飞行参数记录仪分析与设计 180
10.4 发动机飞行后内窥无损结构检测技术分析与设计 183
10.4.1 研究现状分析 183
10.4.2 发动机飞行后内窥检测系统分析与设计 184
参考文献 187
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 健康监控概念与内涵 3
1.2.1 健康监控系统 3
1.2.2 故障诊断系统构成 4
1.2.3 故障检测与诊断算法性能 4
1.3 液体火箭发动机健康监控技术国内外研究现状分析 5
1.3.1 液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法 5
1.3.2 液体火箭发动机健康监控系统 13
1.3.3 基于先进测量传感器的发动机健康监控技术 19
第2章 发动机系统组成与故障模式 24
2.1 引言 24
2.2 发动机系统组成结构与工作过程 24
2.2.1 发动机系统组成结构 24
2.2.2 发动机工作过程 25
2.3 发动机故障模式与特征分析 26
2.3.1 发动机故障的分类 27
2.3.2 发动机故障模式及原因分析 28
2.3.3 发动机故障特征分析 30
2.4 发动机故障仿真与故障机理分析的动力学基础 32
2.4.1 发动机典型部件故障及其故障模型 32
2.4.2 液涡轮模型 33
2.4.3 燃气涡轮模型 34
2.4.4 泵模型 35
2.4.5 热力组件模型 36
2.4.6 液体管路模型 38
2.4.7 带阀液体管路模型 38
2.5 发动机故障仿真结果分析 39
第3章 基于统计分析的发动机故障检测算法 47
3.1 引言 47
3.2 故障检测统计学基础 47
3.3 自适应阈值故障检测算法 48
3.3.1 算法原理 48
3.3.2 计算阈值的基本方法 49
3.4 自适应相关故障检测算法 54
3.4.1 算法原理 54
3.4.2 算法的验证与考核 58
3.5 包络线算法 60
3.5.1 算法的依据 60
3.5.2 参数阈值的计算 60
第4章 基于神经网络的发动机故障检测算法 62
4.1 引言 62
4.2 神经网络基础 62
4.2.1 神经网络简介 62
4.2.2 BP网络 63
4.2.3 RBF网络 64
4.3 液体火箭发动机的神经网络辨识模型 65
4.3.1 稳态工作过程的辨识模型 65
4.3.2 启动过程的辨识模型 71
4.4 神经网络故障检测算法的实现与验证 74
4.4.1 故障检测逻辑 75
4.4.2 神经网络故障检测系统 75
4.4.3 稳态过程的神经网络故障检测算法 76
4.4.4 启动过程的神经网络故障检测算法 77
4.5 神经网络故障检测算法实时在线考核 79
第5章 基于模糊理论的发动机故障检测与诊断算法 82
5.1 引言 82
5.2 模糊故障诊断理论基础 83
5.2.1 基于模糊模型的故障诊断算法 83
5.2.2 T-S模糊模型 84
5.2.3 自适应神经模糊推理系统 86
5.3 发动机工作过程模糊辨识模型 88
5.3.1 稳态过程模糊辨识模型 88
5.3.2 启动过程模糊辨识模型 92
5.4 基于模糊辨识模型的发动机故障诊断实例 94
5.4.1 基于模糊辨识模型的故障检测 94
5.4.2 基于模糊辨识模型的稳态过程故障隔离 99
第6章 液氧甲烷发动机管路系统故障检测与隔离方法研究 102
6.1 引言 102
6.2 发动机液体管路故障 102
6.2.1 管路与管路连接方式故障 103
6.2.2 管路与喷嘴连接方式故障 105
6.3 发动机气体管路故障 108
6.3.1 管路与管路连接方式故障 108
6.3.2 管路与喷嘴连接方式故障 110
6.4 基于ATA算法的管路故障隔离方法研究与验证 112
6.4.1 ATA算法原理 113
6.4.2 液氧甲烷发动机故障隔离结果与分析 114
第7章 基于神经模糊网络的故障隔离方法研究 121
7.1 引言 121
7.2 基于模糊聚类与神经网络的发动机子系统模型建立 121
7.2.1 训练数据的预处理 121
7.2.2 自适应神经模糊网络对各子系统建模 124
7.2.3 模型训练结果 124
7.3 基于模型的液氧甲烷发动机故障隔离 125
7.3.1 故障检测规则 125
7.3.2 故障检测结果 126
第8章 液体火箭发动机传感器配置优化及故障检测与数据恢复方法研究 130
8.1 引言 130
8.2 发动机基于粗糙集的故障检测参数选取方法研究 132
8.2.1 发动机基于粗糙集的故障检测参数选取方法 132
8.2.2 发动机基于变精度粗糙集的故障检测参数选取方法 133
8.2.3 发动机故障检测参数选取实例研究 135
8.3 发动机传感器配置优化方法研究 141
8.3.1 基于云理论的发动机传感器配置优化模型 141
8.3.2 基于粒子群的传感器配置优化求解算法 143
8.3.3 传感器配置优化实例研究 143
8.3.4 传感器故障检测和数据恢复实例研究 146
第9章 液体火箭发动机实时故障检测系统设计与实现 150
9.1 引言 150
9.2 健康监控系统总体框架分析与设计 151
9.3 液氧煤油发动机实时故障检测系统设计与实现 153
9.3.1 数据层设计与实现 153
9.3.2 模型层设计与实现 160
9.3.3 视图层设计与实现 162
9.3.4 控制层设计与实现 165
9.3.5 实时故障检测服务总线设计与实现 166
9.3.6 系统层设计与实现 168
9.4 发动机实时故障检测系统验证与考核 170
9.4.1 实验室验证与考核 170
9.4.2 发动机地面热试车考核 171
第10章 液体火箭发动机飞行前、飞行过程中和飞行后健康监测分析与设计 174
10.1 引言 174
10.2 发动机飞行前综合性能测试技术分析与设计 174
10.2.1 研究现状分析 174
10.2.2 发动机飞行前综合性能测试系统分析与设计 176
10.3 发动机飞行过程实时状态记录技术分析与设计 179
10.3.1 研究现状分析 179
10.3.2 发动机飞行参数记录仪分析与设计 180
10.4 发动机飞行后内窥无损结构检测技术分析与设计 183
10.4.1 研究现状分析 183
10.4.2 发动机飞行后内窥检测系统分析与设计 184
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