發(fā)布時間：2018-03-21 15:11

  本文選題：液體火箭發(fā)動機　切入點：故障預(yù)測　出處：《推進(jìn)技術(shù)》2016年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決液體火箭發(fā)動機故障預(yù)測這一難題,提出一種基于誤差預(yù)測修正的故障預(yù)測方法。在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立小波過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測模型,同步計算學(xué)習(xí)樣本的預(yù)測誤差,根據(jù)上述誤差建立雙并聯(lián)離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。預(yù)測時,將預(yù)測誤差值實時補償?shù)叫〔ㄟ^程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型以提高預(yù)測精度。通過液體火箭發(fā)動機地面試驗中的渦輪泵數(shù)據(jù)對該方法進(jìn)了驗證。結(jié)果表明,該方法在預(yù)測精度和適應(yīng)能力上較單一的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型有顯著提高,進(jìn)行10步預(yù)測時,預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差為0.392,預(yù)測平均耗時為76ms,能夠用于解決液體火箭發(fā)動機故障預(yù)測問題。
[Abstract]:In order to solve the problem of liquid rocket engine fault prediction, a fault prediction method based on error prediction correction is proposed. Based on the historical data, the wavelet process neural network fault prediction model is established. The prediction error of learning sample is calculated synchronously. According to the above error, the neural network prediction model of double parallel discrete process is established. The prediction error is compensated to the wavelet process neural network prediction model in real time to improve the prediction accuracy. The method is verified by the turbine pump data in the ground test of liquid rocket engine. The prediction accuracy and adaptability of this method are significantly higher than that of the single process neural network prediction model. The standardized root mean square error (RMS) of the prediction value is 0.392, and the average prediction time is 76ms. it can be used to solve the trouble prediction problem of liquid rocket engine.
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)航天科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51206181;51506219)
【分類號】：V434

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3 王s，

本文編號：1644403