基于误差预测修正的液体火箭发动机故障预测方法研究

• 作者: 吴建军 聂侥
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 液体火箭发动机 故障预测 小波过程神经网络 双并联离散过程神经网络 误差修正
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 控制 测量 故障诊断
• 页码范围: 1569-1578
• 页数: 10页
• 分类号: V434
• 语种: 中文
• DOI: 10.13675/j.cnki.tjjs.2016.08.022

摘要

为解决液体火箭发动机故障预测这一难题，提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型，同步计算学习样本的预测误差，根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时，将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明，该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高，进行10步预测时，预测值的标准化均方根误差为0.392，预测平均耗时为76ms，能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂侥	国防科学技术大学航天科学与工程学院	3	15	2.0	3.0
2	吴建军	国防科学技术大学航天科学与工程学院	21	88	5.0	7.0