应用神经网络识别液体火箭发动机的故障模式

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本文以一个典型的泵压式液体火箭发动机(LRE)为对象,考虑发动机的几种主要故障,建立于描述发动机静态工作过程的非线性方程组。用Hopfield神经网络模拟这些非线性方程组,用ART2网络识别故障模式。对该发动机,特别是涡轮泵故障的识别方法进行了研究。 In this paper, a typical pump-type liquid propellant rocket engine (LRE) is taken as an object, and several major faults of the engine are considered, and the nonlinear equations describing the static working process of the engine are established. Use Hopfield neural network to simulate these nonlinear equations and identify the fault mode with ART2 network. The engine, especially the turbo pump fault identification method was studied.
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