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应用独立分量分析提取液体火箭发动机的故障特征
被引:3
作者
:
任海峰
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0
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0
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0
机构:
国防科技大学航天与材料工程学院
任海峰
胡小平
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机构:
国防科技大学航天与材料工程学院
胡小平
吴建军
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0
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机构:
国防科技大学航天与材料工程学院
吴建军
机构
:
[1]
国防科技大学航天与材料工程学院
[2]
国防科技大学航天与材料工程学院 湖南长沙
[3]
湖南长沙
来源
:
推进技术
|
2004年
/ 06期
关键词
:
液体推进剂火箭发动机;
故障诊断;
独立分量分析+;
特征选择;
小波消噪+;
D O I
:
10.13675/j.cnki.tjjs.2004.06.001
中图分类号
:
V434 [液体推进剂火箭发动机];
学科分类号
:
080703 ;
082502 ;
摘要
:
以某型液体火箭发动机为研究对象,针对故障诊断中故障特征提取难的问题,提出了应用小波消噪技术和独立分量分析获取高品质源信号,并利用源信号进行故障诊断的思路,对发动机热试车压强信号进行了实例分析。研究结果表明,该方法提高了诊断信号的质量,有效地提取了故障特征。
引用
收藏
页码:481 / 483+490 +490
页数:4
相关论文
共 2 条
[1]
独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用
[J].
任海峰
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机构:
国防科技大学航天与材料工程学院
任海峰
;
胡小平
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国防科技大学航天与材料工程学院
胡小平
;
魏鹏飞
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国防科技大学航天与材料工程学院
魏鹏飞
;
吴建军
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国防科技大学航天与材料工程学院
吴建军
.
国防科技大学学报,
2004,
(01)
:13
-16
[2]
Fast and robust fixed-pointed algorithms for independent component analysis. Hyvarinen. IEEE Transactions on Neural Networks . 1999
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[1]
独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用
[J].
任海峰
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机构:
国防科技大学航天与材料工程学院
任海峰
;
胡小平
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国防科技大学航天与材料工程学院
胡小平
;
魏鹏飞
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国防科技大学航天与材料工程学院
魏鹏飞
;
吴建军
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机构:
国防科技大学航天与材料工程学院
吴建军
.
国防科技大学学报,
2004,
(01)
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[2]
Fast and robust fixed-pointed algorithms for independent component analysis. Hyvarinen. IEEE Transactions on Neural Networks . 1999
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