液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

• 作 者: 黄强 吴建军 刘洪刚 谢廷峰
• 机 构: 国防科技大学
• 出 处: 国防科技大学学报
• 发表日期: 2007年5期
• 关键词: 液体火箭发动机 故障检测 神经网络 BP网络 RBF网络 liquid-propellant rocket enginefault detectionneura

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法.多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求.