液体火箭发动机启动过程实时在线故障检测算法

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利用神经网络技术实现了液体火箭发动机启动过程的非线性辩识;提出并实现了一种基于辩识误差检验的故障检测策略。经大量实际发动机热试车数据验证表明,所提出的检测算法十分有效。由于算法所利用的监测参数均系实际发动机地面试车中所测量的参数,且检测算法在线工作时计算量十分小,因而所提出并实现的检测算法可以直接应用于工程实际。 The neural network technology is used to realize the nonlinear identification of the liquid rocket engine starting process. A fault detection strategy based on the identification error test is proposed and implemented. After a large number of actual engine test data validation shows that the proposed detection algorithm is very effective. Because the monitoring parameters used by the algorithm are all the parameters measured in the actual engine ground test, and the computational load of the algorithm is very small, the proposed detection algorithm can be directly applied to engineering practice.
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