基于BP神经网络的航天发射平台性能评估研究.pdf

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1、2011年9月机床与液压Sep．2011第39卷第17期MACHINETOOL&HYDRAULtCSVo1．39No．17DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2011．17．045基于BP神经网络的航天发射平台性能评估研究吴笛·(西昌学院工程技术系，四川西昌615013)摘要：航天发射平台的性能状态直接影响航天发射的成败，因此需对航天发射平台的性能状态进行评估。介绍平台性能检测和评估的思路，重点阐述平台性能参数的提取过程，设计一种基于BP神经网络的航天发射平台性能评估模型。评估的结果表明：该

2、评估模型的评估结论与发射平台的实际工作状态是一致的，说明该评估模型是有效的、可行的。关键词：性能评估；航天发射平台；BP神经网络；信号检测中图分类号：TH12文献标识码：A文章编号：1001—3881(2011)17—144—5ResearchonPerformanceEstimationofAerospaceLaunchPlatformBasedonBPNeuralNetworkWUDi(DepartmentofEngineeringTechnology，XichangInstitute，XichangSich

3、uan615013，China)Abstract：Theperformanceofaerospacelaunchplatformdirectlyaffectslaunching，SOtheestimationtotheperformanceofaero—spacelaunchplatformisnecessary．Theideaofperformancedetectionandestimationwasintroduced．Theextractionofperformanceparameteroftheplatf

4、ormwasparticularlyexpatiated．ABPneuralnetworkmodelwasdesignedtoestimatetheperformanceoflaunchplatform．Theestimationresultisinaccordancewiththeactualworkingcircumstanceoftheplatform，SOtheestimationmodelisvalidandfeasible．Keywords：Performanceestimation；Aerospac

5、elaunchplatform；BPneuralnetwork；Signaldetection航天发射平台是航天发射的重要地面设施，为火由于液压系统是关键系统，所以文中着重研究发射平台箭吊装、测试和加注提供非常重要的技术保障，其工的液压系统的性能，对电气控制部分的性能暂不考虑。作性能的好坏将直接影响航天发射的成败。因此，有2发射平台性能检测与评估的思路必要对航天发射平台的性能状态进行实时检测和评发射平台性能的检测和评估基本思路如下：估，为平台的预见性维修和早期故障排查提供依据，(1)确定平台的性能诊断参数；确保航

6、天发射平台在航天发射任务中始终处于良好的(2)对性能参数信号进行检测，提取其特征变量；技术状态。(3)建立适当的性能评估模型，对性能特征量1航天发射平台的组成进行评估；发射平台由平台结构部分、液压系统、电气控制(4)得出评估结果，指导装备维修部门对发射系统组成。平台的薄弱环节和故障部位进行维修，确保平台始终平台结构部分包括固定平台和活动平台。固定平处于良好的技术状态。台作为发射塔架的主体，不需要操作。固定平台共113性能诊断参数的确定层，加注、供气、消防、配电、摆杆等设备都安装在分析发射平台液压系统的工作原理，通

7、过检测液固定平台上。活动平台分为回转平台和升降平台，回压泵的振动信号、液压系统的进油压力和回油压力、转平台有11层，主要由回转铰座、端头和活动百叶窗液压缸的应变信号、电机的电流与电压信号等参数来等组成；升降平台有10层，其内孔径可通过拆装弧圈判定平台的性能状态。和收放小翻板来改变，平台标高可以调整。3．1振动信号的检测平台液压系统由液压泵站、阀门箱、执行机构、平台的液压泵是A10VS0289R-30R(L)型轴向补油箱、管路系统、正压送风装置等组成。液压泵站柱塞泵，轴向柱塞泵的振动源由机械振动和流体引起包括储油箱

8、、恒压变量泵、滤油机、管路和阀件等。的振动两部分组成。泵发生故障时，液压泵会表现出电气控制系统包括主控制台、分层控制台和配电箱。异常振动。而泵壳的振动包含了丰富的液压泵故障信收稿日期：2010—08—06作者简介：吴笛(1970一)，女，硕士，讲师，主要从事机械工程应用系统开发和教学等方面的研究。E—mail：touga。xcu@126．con。第17期吴笛：基于BP神经