基于改进优化算法的液体火箭发动机故障检测与诊断研究

发布时间：2024-05-12 21:20

　　液体火箭发动机(Liquid rocket engine,LRE)是一种复杂的动力系统,随着运载火箭的有效载荷不断增加,发动机的工作环境会越来越恶劣。一旦发动机发生故障会导致航天系统失效,只有及时无误地检测出故障,才能实施应急措施,防止发动机性能降低甚至设备损毁。快速准确地检测出发动机故障对航天发射任务的成功具有重大工程意义。本文以改进优化算法为基础,利用某型号LRE的历史试车数据,将LRE故障检测与诊断研究中的核心步骤转化为相应的优化问题进行处理,主要研究内容包括:(1)以某型号LRE试车平台为研究基础,并以历史故障统计分析和故障模式及影响分析(Fault Mode and Effects Analysis,FEMA)等方法,得到了比较详尽的故障模式,为故障检测与诊断模型的监控参数选取提供依据。(2)以优化算法中的量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)为基础,实现了一种基于QGA优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的LRE故障检测方法。选取动态改进策略和灾变策略作为QGA进化的操作准则,改进后的QGA对BP神经网络的初始权...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-2论文结构图

图2-1试车试验平台系统结构图

9图2-1试车试验平台系统结构图测试车试验平台的运行状态，在试验平台上安装了、温度、流量、转速传感器等。选取历史试车过程中，对处于稳态阶段的试车试验平台进行故障检测与故平台现有测点分析的基础是采集传感器的信息，为基于数据驱动的故试车试验平台中安装的传感器类型、数量、位置与质获....

图3-1BP神经网络拓扑结构图

图3-1BP神经网络拓扑结构图过训练网络的权值和阈值，使其具有预测的功能。BP神经网始化。系统输入层节点数n，隐含层节点数l，输出层节点数决定。设定网络输入层和隐含层连接权值ijω，隐含层和输出值a，输出层阈值b等。输出计算。依据连接权值ijω，按经验公式确....

图3-2改进后的QGA流程图

21图3-2改进后的QGA流程图优化的BP神经网络BP网络权值和阈值优化，克服传统BP和单一使用优越的寻优领域，使得优化后的BP网络模型输出值QGA-BP的算法流程图如图3-3所示。QGA-BP网络的群0Q(t)。设定种群数目n与量子位的....

本文编号：3971913