国家自然科学基金(51206181)

作品数：7被引量：37H指数：4
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相关作者：吴建军程玉强彭小辉李艳军晏政更多>>
相关机构：国防科技大学国防科学技术大学西安航天动力试验技术研究所更多>>
相关期刊：《北京工业大学学报》《推进技术》《火箭推进》《国防科技大学学报》更多>>
相关主题：液体火箭发动机故障隔离故障检测与诊断监控技术人工智能更多>>
相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
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液体火箭发动机智能健康监控技术研究进展被引量：14
《推进技术》2022年第1期1-13,共13页吴建军 朱晓彬 程玉强 崔孟瑜 
国家自然科学基金(51206181);国防科技大学科研计划项目(ZK18-03-55)。
健康监控技术作为改进和提高液体火箭发动机安全性与可靠性的核心关键技术,近年来其智能化发展的趋势十分明显。本文简要回顾了液体火箭发动机健康监控技术的发展历程,重点围绕基于传统人工智能的方法和基于深度学习的方法两个方面,对...
关键词：液体火箭发动机 故障检测与诊断 健康监控 人工智能 系统 
基于声信号的故障检测方法在运载火箭上的应用被引量：3
《火箭推进》2021年第3期1-7,共7页刘育玮 张航 张振臻 杨述明 程玉强 
国家自然科学基金(51206181)。
基于声信号的故障检测可以通过非接触式的传感器采集部件工作时的声音信号,经过处理,声信号可以有效的表征部件的工作状态,进而实现故障检测。随着声信号在设备故障检测方面的应用日益成熟,声信号开始用于对火箭的发动机和其他部件的故...
关键词：声学信号 信号处理 故障检测 运载火箭 健康监控 
在线时间序列预测方法及其应用被引量：7
《北京工业大学学报》2017年第3期386-393,共8页聂侥 吴建军 
国家自然科学基金资助项目(51206181)
为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值...
关键词：非线性 时间序列 在线预测 过程神经网络 递推极限学习算法 
往复活塞泵工作特性影响因素分析被引量：1
《国防科技大学学报》2016年第6期82-88,共7页聂侥 程玉强 吴建军 李是良 
国家自然科学基金资助项目(51206181)
为了系统地研究往复活塞泵的动态特性,分析往复活塞泵工作特性的影响因素,应用模块化建模思想,采用集中参数模型,基于AMESim平台建立了往复活塞式自增压系统仿真模型。分别研究蓄压器气腔初始压力、燃气发生器下游等效容腔体积和燃气发...
关键词：往复活塞式自增压系统 姿/轨控动力系统 往复增压泵 系统仿真 
基于云分类器的液体火箭发动机故障诊断方法被引量：5
《国防科技大学学报》2013年第6期15-19,共5页彭小辉 刘垠杰 程玉强 吴建军 
国家自然科学基金资助项目(51206181)
将液体火箭发动机故障诊断问题转化为故障特征的模式分类问题。针对当前模式分类方法难以处理不确定性信息、属性特征空间的划分过硬等缺陷,结合云模型和云变换研究,提出了一种基于云分类器的液体火箭发动机起动过程故障诊断方法。历次...
关键词：液体火箭发动机 故障诊断 云模型 云分类器 
基于模糊模型的发动机部件级故障隔离方法研究被引量：1
《国防科技大学学报》2013年第2期22-26,共5页李艳军 彭小辉 程玉强 吴建军 
国家自然科学基金项目(51206181)
发动机故障诊断与故障隔离是发动机健康监控领域的一大难题,但对发动机故障定位、预防灾难性事故发生及发动机维修意义重大。为了准确地确定故障发生的部位,本文针对某型液体火箭发动机,提出一种基于模糊模型的部件级故障隔离方法。首...
关键词：液体火箭发动机 模糊模型 故障隔离 部件级 
一种基于解析冗余关系的半定性故障隔离方法在航天器推进系统中的应用被引量：8
《国防科技大学学报》2012年第6期104-110,共7页彭小辉 晏政 李艳军 吴建军 
国家青年自然科学基金资助项目(51206181)
针对航天器推进系统的时变特性以及随机因素给故障隔离带来的困难,提出了基于Z-检验分析和解析冗余关系相结合的半定性故障隔离方法。基于状态空间转换的思想,运用基于系统诊断键合图模型建立的解析冗余关系挖掘系统时不变的结构特征空...
关键词：航天器推进系统 故障隔离 时不变结构特征 Z-检验 解析冗余关系 
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