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第一章 绪论1

1.1 引言1

1.2 发展与现状3

1.3 故障检测与诊断方法评述6

1.4 健康监控技术的演变趋势15

参考文献17

第二章 发动机系统组成与故障效应21

2.1 引言21

2.2 发动机系统组成与工作原理22

2.3 发动机的性能参数与工作特性25

2.4 发动机故障效应34

2.5 结论39

参考文献39

第三章 发动机稳态特性仿真及分析40

3.1 引言40

3.2 发动机数学模型41

3.3 仿真计算方法47

3.4 计算结果及分析48

3.5 结论58

参考文献60

第四章 发动机故障状态过渡特性数值模拟62

4.1 引言62

4.2 发动机非线性动态数学模型63

4.3 数值模拟方法71

4.4 计算结果和讨论73

4.5 结论82

参考文献83

第五章 发动机故障综合分析及故障诊断系统框架84

5.1 引言84

5.2 发动机故障试车统计85

5.3 监测参数选择评价87

5.4 发动机故障检测与诊断系统研究框架91

5.5 结论95

参考文献95

第六章 基于模型状态估计的故障检测方法研究97

6.1 引言97

6.2 发动机状态估计数学模型98

6.3 发动机扩展卡尔曼滤波器100

6.4 故障检测算法Ⅰ—x2统计测试102

6.5 故障检测算法Ⅱ—智能决策方法104

6.6 仿真实例108

6.7 结论115

参考文献116

第七章 液体火箭发动机基于时序分析的故障检测119

7.1 引言119

7.2 发动机监测参数时序分析及建模方法120

7.3 故障检测策略125

7.4 实例验证125

7.5 结论142

参考文献143

第八章 液体火箭发动机基于非线性辨识的故障检测145

8.1 引言145

8.2 发动机启动过程和关机过程的工作特点147

8.3 回归分析方法及存在的问题148

8.4 神经网络辨识方法151

8.5 基于非线性辨识模型的故障检测策略155

8.6 工程实例验证156

8.7 结论162

参考文献165

第九章 滑动数据窗聚类方法168

9.1 引言168

9.2 高维采样数据的聚类算法169

9.3 高维采样数据聚类检测与诊断算法177

9.4 数值仿真结果分析183

9.5 结论189

参考文献191

第十章 故障特征选择194

10.1 引言194

10.2 基于Shannon互信息的特征参数优选准则195

10.3 基于样本集综合离散度的参数优选准则202

10.4 基于遗传算法的故障特征参数优选204

10.5 数值实验结果210

10.6 结论215

参考文献216

第十一章 基于静态模型故障诊断的原理和策略218

11.1 引言218

11.2 基于静态数学模型的故障诊断策略220

11.3 基于部件模块的故障诊断策略228

11.4 其它故障诊断策略236

11.5 故障的可检测性和可分离性236

11.6 结论238

参考文献239

第十二章 基于线性静态模型的故障诊断方法242

12.1 引言242

12.2 基于线性静态模型的故障诊断系统244

12.3 进一步的讨论257

12.4 结论265

参考文献266

第十三章 基于非线性静态模型的故障诊断方法268

13.1 引言268

13.2 参数估计与假设验证系统269

13.3 假设生成系统与结果选择系统276

13.4 仿真结果及分析277

13.5 结论290

参考文献290

第十四章 基于部件模块的故障诊断方法292

14.1 引言292

14.2 参数传播与协调的理论和技术293

14.3 基于部件模块的故障诊断系统310

14.4 结论315

参考文献315

第十五章 液体火箭发动机故障诊断算法实时验证系统317

15.1 引言317

15.2 实时验证系统的构成及实现318

15.3 实时故障仿真系统实现321

15.4 实时验证的基本问题332

15.5 结论334

参考文献335

第十六章 液体火箭发动机健康监控传感器技术336

16.1 引言336

16.2 传感器技术在健康监控系统中的作用336

16.3 先进传感器技术338

16.4 传感器数据确认343

16.5 发展对策345

参考文献345