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题名液体火箭发动机健康状态智能检测方法
被引量：6
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作者
王珺
吕海鑫
陈景龙
刘子俊
袁军社
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机构
西安航天动力研究所
西安交通大学制造与系统工程国家重点实验室
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出处
《火箭推进》
CAS
2021年第4期52-58,共7页
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文摘
液体火箭发动机健康检测技术是提高火箭安全性和可靠性的重要技术之一,对其进行研究具有重要的学术和工程应用价值。目前的健康检测方法大多基于特征提取和专家经验,智能检测技术水平急需提高。提出了一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机健康状态智能检测方法,对发动机多传感器监测数据进行无监督的特征提取和重构,完成对训练集的学习,并基于隐含层特征和重构误差确定健康状态的中心和监测阈值,然后对测试集各机组状态进行识别,通过对各部件的损失计算可以进一步确定各部件的健康状态。提出方法通过热试车实验数据进行了验证,该方法在测试集上取得了88.9%的准确率,并能够监测整机及各部件的健康状态和退化趋势,结果表明提出方法的有效性和应用潜力。
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关键词
健康检测
液体火箭发动机
多传感器数据
卷积自编码器
无监督学习
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Keywords
health state detection
liquid rocket engine
multi-sensor data
convolutional autoencoder
unsupervised learning
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分类号
V434
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多源数据的液体火箭发动机智能异常检测
被引量：11
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作者
刘子俊
冯勇
陈景龙
王珺
张志伟
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机构
西安航天动力研究所
西安交通大学制造与系统工程国家重点实验室
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出处
《火箭推进》
CAS
2022年第3期79-86,共8页
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文摘
为提高航天发射任务的可靠性和安全性,对液体火箭发动机异常智能检测技术进行了研究。针对传统方法存在的检测准确率低、依赖专家经验和先验知识、所需数据量大等问题,提出运用深度学习方法构建自编码式—生成对抗网络——训练基于发动机健康状态下的多源数据,测试基于输入数据的重构损失和鉴别分数,完成对液体火箭发动机异常状态的智能检测。某型号液体火箭发动机地面热试车实验数据的分析结果表明,该方法取得了96.55的测试准确率,并在利用邻近信息的条件下取得最高100的准确率,可有效用于液体火箭发动机的异常检测。
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关键词
液体火箭发动机
异常检测
自编码式—生成对抗网络
多源数据
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Keywords
liquid rocket engine
anomaly detection
autoencoding generative adversarial network
multi-source data
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分类号
V434
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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