图书介绍
液体导弹发动机故障特性分析与诊断PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 张炜，田干，徐志高等著 著
- 出版社： 北京：国防工业出版社
- ISBN：9787118093148
- 出版时间：2014
- 标注页数：335页
- 文件大小：129MB
- 文件页数：356页
- 主题词：液体推进导弹－发动机－故障诊断
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图书目录
第1章 概述1
1.1液体导弹发动机故障诊断与建立监控系统的必要性1
1.2液体导弹发动机故障诊断技术的历史与发展3
1.3液体导弹发动机故障诊断的发展趋势8
第2章 液体导弹发动机的故障模式和机理分析10
2.1引言10
2.2液体导弹发动机的结构组成10
2.3液体导弹发动机的故障模式分析11
2.4液体导弹发动机的故障机理分析12
2.4.1推力室及燃气发生器12
2.4.2涡轮泵15
2.4.3密封件22
2.5液体导弹发动机标准故障模式的建立24
第3章 液体导弹发动机故障模型的分析方法28
3.1引言28
3.2液体导弹发动机工作过程28
3.3液体导弹发动机稳态过程模型29
3.3.1液体在管路中的流动分析29
3.3.2发动机部件工作特性方程30
3.3.3发动机参数平衡模型35
3.3.4发动机部件故障特性方程36
3.3.5一级发动机稳态过程模型的建立41
3.3.6二级发动机稳态过程模型的建立41
3.4液体导弹发动机动态过程模型42
3.4.1推力室42
3.4.2燃气发生器44
3.4.3涡轮泵系统44
3.4.4液体管路系统46
3.4.5自生增压系统49
3.4.6一级发动机动态过程模型的建立53
3.4.7二级发动机动态过程模型的建立53
第4章 液体导弹发动机故障特性分析54
4.1稳态故障模式特性分析54
4.1.1发动机稳态模型的数值解法55
4.1.2静态特性仿真分析55
4.1.3基于Hopfield神经网络的数值解法56
4.1.4发动机稳态故障分析60
4.1.5基于蚁群算法的二级发动机稳态故障分析63
4.1.6基于进化计算的发动机故障特性分析67
4.1.7发动机稳态故障模式获取77
4.2动态故障模式分析78
4.2.1发动机动态模型的数值解法78
4.2.2发动机动态故障分析80
4.3综合故障分析87
4.4故障的可分离性与可检测性89
4.4.1故障的可分离性90
4.4.2故障的可检测性与可诊断性90
第5章 基于人工神经网络的导弹发动机故障诊断方法91
5.1人工神经网络理论概述91
5.1.1神经网络的基本知识92
5.1.2 BP网络及其改进算法93
5.2神经网络的故障诊断原理96
5.3神经网络输入数据的模糊前置处理97
5.4基于BP神经网络的故障诊断方法99
5.5基于RBF神经网络的故障诊断方法107
5.5.1 RBF神经网络107
5.5.2应用实例111
5.5.3计算结果及分析113
5.6基于改进型ART2神经网络的故障诊断方法114
5.6.1无师学习网络模型的选择115
5.6.2 ART神经网络的基本结构及其理论117
5.6.3 ART2算法的改进119
5.6.4改进ART2算法的实现121
5.6.5故障诊断实例122
5.7基于FTART神经网络的故障诊断方法124
5.7.1 FTART结构及基本理论124
5.7.2 FTART网络的改进及其数学描述125
5.7.3 FTART网络的设计127
5.7.4 FTART网络诊断实例及分析128
第6章 基于小波变换的故障诊断方法130
6.1小波变换理论130
6.1.1概述130
6.1.2小波分析的基本理论132
6.2基于小波分析的液体导弹发动机故障诊断140
6.2.1小波包分解及特征提取140
6.2.2时序建模方法及其应用140
6.2.3谐波小波及其应用144
6.2.4涡轮泵振动异常趋势的监测与诊断方法150
6.2.5基于小波分析的涡轮泵次同步进动故障分析151
6.2.6基于小波神经网络的发动机故障诊断153
第7章 基于人工免疫系统的故障诊断方法157
7.1人工免疫系统157
7.1.1生物免疫系统157
7.1.2人工免疫系统160
7.2否定选择原理在液体导弹发动机故障检测与诊断中的应用162
7.2.1否定选择算法162
7.2.2应用实例与分析164
7.3克隆选择原理在液体导弹发动机启动过程仿真中的应用171
7.3.1克隆选择原理与算法171
7.3.2应用实例与分析173
第8章 基于模糊理论的故障诊断方法180
8.1模糊故障诊断理论180
8.1.1模糊理论基础180
8.1.2基于模糊理论的故障诊断181
8.2基于模糊模式识别技术的故障诊断方法182
8.2.1模糊模式识别基本理论182
8.2.2基于样本法构造隶属函数的模糊模式识别185
8.2.3基于多元隶属函数法的模糊模式识别188
8.3基于模糊聚类分析的故障诊断方法191
8.3.1模糊等价矩阵动态聚类分析法192
8.3.2模糊ISODATA聚类分析法194
8.3.3基于max-？传递性的模糊聚类分析故障诊断197
8.4基于模糊神经网络的导弹发动机故障诊断方法199
8.4.1模糊神经网络200
8.4.2模糊RBF神经网络在液体导弹发动机故障诊断中的应用203
第9章 基于统计学习理论的故障分析与诊断方法211
9.1统计学习理论与支持向量机211
9.1.1机器学习213
9.1.2统计学习理论214
9.1.3支持向量机216
9.1.4核函数及其参数优化218
9.2支持向量机在液体导弹发动机故障诊断中的应用223
9.2.1基于SVM的液体导弹发动机稳态故障特性分析及诊断223
9.2.2基于GA-SVM的液体导弹发动机故障诊断227
9.2.3基于SVM的液体导弹发动机故障建模与分析228
第10章 基于隐Markov模型的故障诊断方法235
10.1基于隐Markov模型（HMM）的故障诊断方法235
10.1.1 HMM基本思想235
10.1.2 HMM基本算法238
10.1.3 HMM的类型242
10.1.4 HMM在实际应用中的改进措施242
10.1.5基于HMM的涡轮泵故障诊断实例245
10.2 HMM-SVM混合故障诊断模型及应用253
10.2.1 SVM训练253
10.2.2 HMM - SVM故障诊断应用实例253
第11章 液体导弹发动机故障预测方法255
11.1基于时间序列的导弹发动机故障预测方法256
11.1.1时间序列分析256
11.1.2应用与分析263
11.2基于灰色模型的导弹发动机故障预测方法264
11.2.1灰色系统概述264
11.2.2灰色系统的基本原理265
11.2.3灰色预测方法及其在导弹发动机故障预测的应用266
11.3基于神经网络的导弹发动机故障预测方法274
11.3.1基于BP网络的导弹发动机动力参数多步预测方法274
11.3.2基于RBF网络的导弹发动机预测方法279
11.3.3基于Elman网络的导弹发动机预测方法282
11.4基于SVM方法的导弹发动机故障预测研究289
11.4.1基于支持向量机的回归估计290
11.4.2基于支持向量机的预测流程与评价标准295
11.4.3基于SVM方法的液体导弹发动机故障预测实例296
附录301
参考文献327