液体火箭发动机健康监控技术PDF电子书下载

第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 发展与现状 3

1.3 故障检测与诊断方法评述 6

1.4 健康监控技术的演变趋势 15

参考文献 17

第二章 发动机系统组成与故障效应 21

2.1 引言 21

2.2 发动机系统组成与工作原理 22

2.3 发动机的性能参数与工作特性 25

2.4 发动机故障效应 34

2.5 结论 39

参考文献 39

第三章 发动机稳态特性仿真及分析 40

3.1 引言 40

3.2 发动机数学模型 41

3.3 仿真计算方法 47

3.4 计算结果及分析 48

3.5 结论 58

参考文献 60

第四章 发动机故障状态过渡特性数值模拟 62

4.1 引言 62

4.2 发动机非线性动态数学模型 63

4.3 数值模拟方法 71

4.4 计算结果和讨论 73

4.5 结论 82

参考文献 83

第五章 发动机故障综合分析及故障诊断系统框架 84

5.1 引言 84

5.2 发动机故障试车统计 85

5.3 监测参数选择评价 87

5.4 发动机故障检测与诊断系统研究框架 91

5.5 结论 95

参考文献 95

第六章 基于模型状态估计的故障检测方法研究 97

6.1 引言 97

6.2 发动机状态估计数学模型 98

6.3 发动机扩展卡尔曼滤波器 100

6.4 故障检测算法Ⅰ—x2统计测试 102

6.5 故障检测算法Ⅱ—智能决策方法 104

6.6 仿真实例 108

6.7 结论 115

参考文献 116

第七章 液体火箭发动机基于时序分析的故障检测 119

7.1 引言 119

7.2 发动机监测参数时序分析及建模方法 120

7.3 故障检测策略 125

7.4 实例验证 125

7.5 结论 142

参考文献 143

第八章 液体火箭发动机基于非线性辨识的故障检测 145

8.1 引言 145

8.2 发动机启动过程和关机过程的工作特点 147

8.3 回归分析方法及存在的问题 148

8.4 神经网络辨识方法 151

8.5 基于非线性辨识模型的故障检测策略 155

8.6 工程实例验证 156

8.7 结论 162

参考文献 165

第九章 滑动数据窗聚类方法 168

9.1 引言 168

9.2 高维采样数据的聚类算法 169

9.3 高维采样数据聚类检测与诊断算法 177

9.4 数值仿真结果分析 183

9.5 结论 189

参考文献 191

第十章 故障特征选择 194

10.1 引言 194

10.2 基于Shannon互信息的特征参数优选准则 195

10.3 基于样本集综合离散度的参数优选准则 202

10.4 基于遗传算法的故障特征参数优选 204

10.5 数值实验结果 210

10.6 结论 215

参考文献 216

第十一章 基于静态模型故障诊断的原理和策略 218

11.1 引言 218

11.2 基于静态数学模型的故障诊断策略 220

11.3 基于部件模块的故障诊断策略 228

11.4 其它故障诊断策略 236

11.5 故障的可检测性和可分离性 236

11.6 结论 238

参考文献 239

第十二章 基于线性静态模型的故障诊断方法 242

12.1 引言 242

12.2 基于线性静态模型的故障诊断系统 244

12.3 进一步的讨论 257

12.4 结论 265

参考文献 266

第十三章 基于非线性静态模型的故障诊断方法 268

13.1 引言 268

13.2 参数估计与假设验证系统 269

13.3 假设生成系统与结果选择系统 276

13.4 仿真结果及分析 277

13.5 结论 290

参考文献 290

第十四章 基于部件模块的故障诊断方法 292

14.1 引言 292

14.2 参数传播与协调的理论和技术 293

14.3 基于部件模块的故障诊断系统 310

14.4 结论 315

参考文献 315

第十五章 液体火箭发动机故障诊断算法实时验证系统 317

15.1 引言 317

15.2 实时验证系统的构成及实现 318

15.3 实时故障仿真系统实现 321

15.4 实时验证的基本问题 332

15.5 结论 334

参考文献 335

第十六章 液体火箭发动机健康监控传感器技术 336

16.1 引言 336

16.2 传感器技术在健康监控系统中的作用 336

16.3 先进传感器技术 338

16.4 传感器数据确认 343

16.5 发展对策 345

参考文献 345