液体火箭发动机故障神经网络诊断

第一章 绪论
1．1 液体火箭发动机健康监控的必要性
1．2 液体火箭发动机健康监控技术的研究概况
1．3 液体火箭发动机健康监控系统的基本概念
1．4 发动机故障检测与诊断的主要方法
1．5 本书的主要研究内容
参考文献
第二章 大型液体火箭发动机故障模式分析
2．1 发动机故障过渡特性仿真
2．2 故障模式的主成分分析
参考文献
第三章 液体火箭发动机故障神经网络检测
3．1 基于BP神经网络辨识技术的故障检测
3．1．1 故障检测系统
3．1．2 BP神经网络
3．1．3 非线性辨识
3．2 基于动态神经网络估计技术的故障检测与分离
3．2．1 系统描述
3．2．2 动态神经网络估计器
3．3 发动机故障检测的数值仿真分析
3．3．1 发动机启动过程的故障检测
3．3．2 发动机稳态过程的故障检测
3．4 故障检测系统的基本性能
参考文献
第四章 液体火箭发动机振动故障量子检测
4．1 液体火箭发动机振动检测系统
4．2 量子超球神经网络的学习算法
4．3 YF-75发动机振动检测的试车数据验证
参考文献
第五章 液体火箭发动机故障检测的阈值估计
5．1 故障检测的识别信号
5．2 故障检测与分离的阈值估计
5．2．1 估计概率密度函数
5．2．2 检测阈值
5．2．3 最优分离阈值
5．3 YF-75发动机热试车数据分析
参考文献
第六章 液体火箭发动机故障模糊神经网络分离
6．1 模糊方向神经网络
6．1．1 网络结构
6．2．2 学习算法
6．2 模糊二次分离神经网络
6．2．1 系统描述
6．2．2 二次分离学习算法
6．3 故障分离的数值仿真研究
参考文献
第七章 基于模糊规则集度量的发动机故障诊断
7．1 模糊规则集的产生方法
7．1．1 样本空间划分
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