| 摘要 | 第1-14页 |
| Abstract | 第14-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-37页 |
| ·发动机健康监控的背景与内涵 | 第17-18页 |
| ·基于先进测量传感器的发动机健康监控技术研究现状与发展趋势 | 第18-23页 |
| ·发动机结构健康监测 | 第18-21页 |
| ·发动机羽流光谱诊断 | 第21-22页 |
| ·发动机推进剂泄漏检测 | 第22-23页 |
| ·发动机故障检测和诊断方法研究现状与发展趋势 | 第23-29页 |
| ·基于确定性信息的发动机故障检测与诊断方法 | 第24-27页 |
| ·基于不确定性信息的发动机故障检测与诊断方法 | 第27-29页 |
| ·发动机健康监控系统研究现状与发展趋势 | 第29-34页 |
| ·国外研究现状 | 第30-33页 |
| ·国内研究现状 | 第33-34页 |
| ·论文的组织结构与内容安排 | 第34-37页 |
| 第二章 液体火箭发动机模块化故障仿真软件系统设计与实现 | 第37-62页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·发动机系统组成结构与工作过程 | 第38-40页 |
| ·发动机系统组成结构 | 第38-39页 |
| ·发动机工作过程 | 第39-40页 |
| ·发动机故障模式分析 | 第40-43页 |
| ·发动机模块化组件故障模型 | 第43-51页 |
| ·液涡轮模型 | 第44-45页 |
| ·燃气涡轮模型 | 第45-46页 |
| ·泵模型 | 第46-47页 |
| ·热力组件模型 | 第47-49页 |
| ·液体管路模型 | 第49页 |
| ·带阀液体管路模型 | 第49-51页 |
| ·发动机模块化故障仿真软件系统实现与仿真结果 | 第51-61页 |
| ·发动机模块化故障仿真软件系统实现 | 第51-52页 |
| ·发动机仿真结果与试车结果的对比分析 | 第52-54页 |
| ·发动机故障仿真结果 | 第54-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第三章 液体火箭发动机传感器配置优化及故障检测与数据恢复方法研究 | 第62-86页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·发动机基于粗糙集的故障检测参数选取方法研究 | 第63-73页 |
| ·发动机基于粗糙集的故障检测参数选取方法 | 第64-66页 |
| ·发动机基于变精度粗糙集的故障检测参数选取方法 | 第66-68页 |
| ·发动机故障检测参数选取实例研究 | 第68-73页 |
| ·发动机传感器配置优化方法研究 | 第73-78页 |
| ·基于云理论的发动机传感器配置优化模型 | 第74-76页 |
| ·基于粒子群的传感器配置优化求解算法 | 第76-77页 |
| ·传感器配置优化实例研究 | 第77-78页 |
| ·发动机基于云－神经网络的传感器故障检测与数据恢复方法研究 | 第78-84页 |
| ·基于云－神经网络的传感器故障检测和数据恢复算法 | 第78-80页 |
| ·传感器故障检测和数据恢复实例研究 | 第80-84页 |
| ·小结 | 第84-86页 |
| 第四章 液体火箭发动机基于云－神经网络的实时故障检测方法研究 | 第86-101页 |
| ·引言 | 第86-87页 |
| ·基于云－神经网络的发动机实时故障检测方法 | 第87-93页 |
| ·网络结构 | 第87-88页 |
| ·前向传播过程 | 第88-89页 |
| ·反向传播学习算法 | 第89-90页 |
| ·故障检测方法 | 第90-92页 |
| ·实时性改进 | 第92-93页 |
| ·基于云－神经网络的发动机瞬变过程故障检测实现与验证 | 第93-97页 |
| ·起动工况的云－神经网络算法实现与验证 | 第93页 |
| ·额定工况到高工况的云－神经网络算法实现与验证 | 第93-94页 |
| ·高工况到高工况高混合比的云－神经网络算法实现与验证 | 第94-96页 |
| ·高工况高混合比到高工况的云－神经网络算法实现与验证 | 第96-97页 |
| ·基于云－神经网络的发动机稳态过程故障检测实现与验证 | 第97-100页 |
| ·额定工况的云－神经网络算法实现与验证 | 第97-98页 |
| ·高工况的云－神经网络算法实现与验证 | 第98页 |
| ·高工况高混合比的云－神经网络算法实现与验证 | 第98-100页 |
| ·小结 | 第100-101页 |
| 第五章 液体火箭发动机基于云-Petri网的故障诊断方法研究 | 第101-121页 |
| ·引言 | 第101-102页 |
| ·基于云－Petri网的发动机故障诊断方法 | 第102-112页 |
| ·基于粗糙集的故障诊断规则提取 | 第102-104页 |
| ·发动机故障诊断的云－Petri网模型 | 第104-105页 |
| ·基于规则的故障诊断云－Petri网模型建立 | 第105-108页 |
| ·基于云－Petri网的发动机故障诊断推理 | 第108-111页 |
| ·基于重心的故障诊断推理结果判别 | 第111-112页 |
| ·故障诊断实例与结果 | 第112-120页 |
| ·小结 | 第120-121页 |
| 第六章 液体火箭发动机实时故障检测系统设计与实现 | 第121-147页 |
| ·引言 | 第121-122页 |
| ·健康监控系统总体框架分析与设计 | 第122-124页 |
| ·液氧煤油发动机实时故障检测系统设计与实现 | 第124-143页 |
| ·数据层设计与实现 | 第124-132页 |
| ·模型层设计与实现 | 第132-134页 |
| ·视图层设计与实现 | 第134-137页 |
| ·控制层设计与实现 | 第137-139页 |
| ·实时故障检测服务总线设计与实现 | 第139-140页 |
| ·系统层设计与实现 | 第140-143页 |
| ·发动机实时故障检测系统验证与考核 | 第143-146页 |
| ·实验室验证与考核 | 第143-144页 |
| ·发动机地面热试车考核 | 第144-146页 |
| ·小结 | 第146-147页 |
| 第七章 发动机飞行前、飞行过程中和飞行后健康监测原理性分析与设计 | 第147-163页 |
| ·引言 | 第147页 |
| ·发动机飞行前综合性能测试技术分析与设计 | 第147-153页 |
| ·研究现状分析 | 第148-149页 |
| ·发动机飞行前综合性能测试系统分析与设计 | 第149-153页 |
| ·发动机飞行过程实时状态记录技术分析与设计 | 第153-157页 |
| ·研究现状分析 | 第153-155页 |
| ·发动机飞行参数记录仪分析与设计 | 第155-157页 |
| ·发动机飞行后内窥无损结构检测技术分析与设计 | 第157-161页 |
| ·研究现状分析 | 第158-159页 |
| ·发动机飞行后内窥检测系统分析与设计 | 第159-161页 |
| ·小结 | 第161-163页 |
| 结束语 | 第163-167页 |
| 致谢 | 第167-169页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第169-171页 |
| 参考文献 | 第171-181页 |
