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摘要
通过优化故障检测的方法，可以提高大推力氢氧补燃发动机故障检测的精确性能；BP神经网络是基于梯度的方法确定权值与阈值，而梯度下降法本身就很容易受到局部极小点的影响；遗传算法是一种多点搜索的优化方式，具有良好的全局寻优能力，可以优化BP网络的不足；基于发动机试车过程中测得到的流量、温度、压力等信号，应用GA-BP神经络构建发动机工作过程的非线性辨识模型，对大推力氢氧补燃发动机可能的运行故障进行检测，由试车数据的仿真结果可知，该算法达到了较好的故障检测效果。
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单位北京航天动力研究所
