《液體火箭發動機故障檢測診斷理論與方法》是2013年8月出版的圖書，ISBN是978-7-118-09032-1。
本書在總結分析液體火箭發動機故障檢測與診斷領域國內外研究現狀和發展趨勢的基礎上，著重介紹了作者在這一方向的研究成果，主要包括：基於統計信號分析處理的發動機工作過程實時故障檢測方法、基於不確定性分析理論的發動機故障檢測與診斷方法（包括模糊理論、雲模型、雲—神經網路方法等），以及基於智慧型知識處理的發動機故障檢測與診斷方法（包括神經網路、人工免疫、符號有向圖、時間因果圖和定性偏差模型方法等）。
基本介紹
- 書名：液體火箭發動機故障檢測診斷理論與方法
- 作者：吳建軍、黃強、程玉強等
- ISBN：978-7-118-09032-1
- 頁數：281
- 定價：55.00
- 出版時間：2013年8月
- 裝幀：平裝
- 開本：16
目錄
第1章緒論
1.1引言
1.2基本概念與內涵
1.2.1液體火箭發動機故障的特點
1.2.2發動機故障診斷的基本概念
1.2.3發動機故障診斷技術與其他領域診斷技術的聯繫與區別
1.3發動機故障診斷方法研究現狀
1.3.1基於信號處理的方法
1.3.2基於數學模型的方法
1.3.3基於人工智慧的方法
1.4發動機故障診斷技術的發展趨勢分析
1.4.1集成不同層次領域知識的智慧型故障診斷
1.4.2集成不同方法的綜合故障診斷
1.4.3集成不確定性信息的魯棒故障診斷
參考文獻
第2章基於統計分析的發動機故障檢測方法
2.1引言
2.2故障檢測統計學基礎
2.3自適應閾值故障檢測算法
2.3.1算法原理
2.3.2算法驗證與考核
2.4自適應相關故障檢測算法
2.4.1算法原理
2.4.2算法的驗證與考核
2.5瞬變過程故障檢測的包絡線算法
2.5.1算法原理
2.5.2算法的驗證
2.6本章小結
參考文獻
第3章基於神經網路的發動機故障檢測方法
3.1引言
3.2神經網路基礎
3.2.1神經網路簡介
3.2.2BP網路
3.2.3RBF網路
3.3液體火箭發動機的神經網路辨識模型
3.3.1穩態工作過程的辨識模型
3.3.2啟動過程的辨識模型
3.4神經網路故障檢測算法的實現與驗證
3.4.1故障檢測邏輯
3.4.2神經網路故障檢測系統
3.4.3穩態工作過程的神經網路故障檢測算法
3.4.4啟動工作過程的神經網路故障檢測算法
3.5神經網路故障檢測算法實時線上考核
3.6本章小結
參考文獻
第4章基於模糊理論的發動機故障檢測與診斷方法
4.1引言
4.2模糊故障診斷理論基礎
4.2.1基於模糊模型的故障診斷方法
4.2.2T-S模糊模型
4.2.3自適應神經模糊推理系統
4.3發動機工作過程模糊辨識模型
4.3.1穩態過程模糊辨識模型
4.3.2啟動過程模糊辨識模型
4.4基於模糊辨識模型的發動機故障診斷實例
4.4.1基於模糊辨識模型的故障檢測
4.4.2基於模糊辨識模型的穩態過程故障隔離
4.5本章小結
參考文獻
第5章基於雲理論的發動機故障檢測與診斷方法
5.1引言
5.2雲理論基礎
5.2.1基本概念
5.2.2雲的數字特徵
5.2.3雲發生器
5.2.4虛雲
5.2.5雲變換
5.3基於雲關聯規則的發動機故障檢測方法
5.3.1雲關聯規則
5.3.2基於雲關聯規則的故障檢測算法
5.3.3算法實現與結果分析
5.4基於雲分類器的發動機故障診斷方法
5.4.1雲分類器
5.4.2基於雲分類器的發動機故障診斷算法
5.4.3診斷實例分析
5.5本章小結
參考文獻
第6章基於雲—神經網路的發動機故障檢測與診斷方法
6.1引言
6.2基於雲—神經網路的發動機實時故障檢測方法
6.2.1網路結構
6.2.2前向傳播過程
6.2.3反向傳播學習算法
6.2.4故障檢測方法
6.2.5實時性改進
6.3基於雲—神經網路的發動機瞬變過程故障檢測實現與驗證
6.3.1啟動過程的雲—神經網路算法實現與驗證
6.3.2額定工況到高工況的雲—神經網路算法實現與驗證
6.3.3高工況到高工況高混合比的雲—神經網路算法實現與
驗證
6.3.4高工況高混合比到高工況的雲—神經網路算法實現與
驗證
6.4基於雲—神經網路的發動機穩態過程故障檢測實現與驗證
6.4.1額定工況的雲—神經網路算法實現與驗證
6.4.2高工況的雲—神經網路算法實現與驗證
6.4.3高工況高混合比的雲—神經網路算法實現與驗證
6.5基於雲模型的神經模糊系統故障診斷方法
6.5.1相關研究評述
6.5.2基於雲模型與神經網路的發動機故障診斷方法
6.5.3診斷實例分析
6.6本章小結
參考文獻
第7章基於人工免疫的發動機故障檢測與診斷方法
7.1引言
7.2人工免疫原理
7.2.1人工免疫系統的仿生機理
7.2.2人工免疫系統模型與算法
7.3基於反向選擇的發動機穩態過程故障檢測方法
7.3.1算法流程
7.3.2檢測實例
7.4免疫實值故障檢測與診斷方法
7.4.1免疫實值故障檢測算法
7.4.2IRVR-NSA故障檢測與診斷算法
7.5基於克隆選擇的發動機故障診斷方法
7.5.1克隆選擇原理
7.5.2基於克隆選擇的故障診斷方法
7.5.3診斷實例
7.6本章小結
參考文獻
第8章基於符號有向圖的發動機故障診斷方法
8.1引言
8.2基於SDG的故障診斷基礎理論
8.3基於SDG的發動機診斷知識獲取和表示
8.3.1診斷對象
8.3.2發動機診斷知識獲取和表示
8.4基於SDG的發動機故障診斷推理
8.4.1基於深淺知識規則的故障診斷推理
8.4.2集成定量知識的故障診斷推理
8.4.3基於SDG的多模式故障診斷推理
8.5本章小結
參考文獻
第9章基於時間因果圖的發動機故障診斷方法
9.1引言
9.2液體火箭發動機基於時間因果圖的診斷方法
9.2.1與TCG模型相關的發動機動態特徵信息
9.2.2發動機TCG模型的建立
9.2.3發動機基於TCG模型的診斷機制
9.3診斷實例與分析
9.3.1發動機部件TCG模型的建立
9.3.2發動機的TCG模型
9.3.3發動機故障狀態過渡特性的定性仿真
9.4本章小結
參考文獻
第10章基於定性偏差模型的發動機故障診斷方法
10.1引言
10.2基於模型知識的發動機故障診斷理論和方法
10.3發動機診斷模型知識的獲取和表示
10.3.1定性偏差模型
10.3.2故障效應分析
10.3.3模型知識的表示
10.4基於模型知識的發動機故障診斷方法
10.4.1基於QDM的故障診斷
10.4.2與基於淺層知識的故障診斷方法比較
10.4.3診斷結果
10.5本章小結
參考文獻
第11章集成擴展知識的發動機故障診斷方法
11.1引言
11.2集成擴展知識的發動機故障診斷理論和方法
11.2.1基於邏輯描述的發動機故障診斷理論和方法
11.2.2基於時間信息的發動機故障診斷理論和方法
11.2.3基於模糊信息的發動機故障診斷理論和方法
11.3發動機故障診斷擴展知識的獲取和表示
11.3.1發動機觀測信息的表示
11.3.2發動機診斷知識的表示
11.4診斷方法實現與實例分析
11.4.1基於邏輯描述的診斷方法實現與實例分析
11.4.2基於時間信息的診斷方法實現與實例分析
11.4.3基於模糊信息的診斷方法實現與實例分析
11.5本章小結
參考文獻"
