Model-based supervised sensor placement optimization to detect propellant leak in a liquid rocket engine
Model-based supervised sensor placement optimization to detect propellant leak in a liquid rocket engine
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基于模型的监督传感器放置优化，用于检测液体火箭发动机中的推进剂泄漏
DOI：
10.1016/j.actaastro.2022.02.009
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发表时间：
2022
影响因子：
3.5
通讯作者：
Abe Masaharu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Omata Noriyasu;Satoh Daiwa;Tsutsumi Seiji;Kawatsu Kaname;Abe Masaharu
研究了可重复使用液体火箭发动机泄漏检测和诊断的传感器选择。根据过去的射击测试结果，考虑到系统条件的变化，通过蒙特卡罗模拟生成了足够数量的正常和泄漏训练数据。多变量监督分析将测量值线性投影到表征正常情况和泄漏情况分布之间差异的向量上，成功地检测到传统单变量红线判断和无监督主成分分析无法检测到的模拟泄漏。根据检测性能得分，使用贪婪方法选择用于泄漏检测的重要传感器。结果发现，27 个传感器中只有 11 个足以维持检测性能。
The sensor selection for leak detection and diagnosis in a reusable liquid rocket engine was studied. Sufficient amounts of normal and leaked training data were generated by Monte Carlo simulations considering variations in system conditions based on past firing test results. A multivariate supervised analysis, in which measurements are linearly projected onto a vector that characterizes the difference between distributions of normal and leaked cases, successfully detected the simulated leaks that could not be detected by conventional univariate red-line judgment and unsupervised principal component analysis. Significant sensors for leak detection were selected using the greedy approach based on the detection performance score. It was found that only 11 of the 27 sensors were sufficient to maintain the detection performance.
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10.2322/tastj.12.tm_1
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2014
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Masaki Sato;Tomoyuki Hashimoto;S. Takada;Toshiya Kimura;Takuo Onodera;Y. Naruo;Tsuyoshi Yagishita;K. Niu;T. Kaneko;Kimihito Obase
通讯作者：
Kimihito Obase
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2017
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
J. Moral
影响因子：
1.9
作者：
Toshiya Kimura;Tomoyuki Hashimoto;Masaki Sato;S. Takada;S. Moriya;Tsuyoshi Yagishita;Y. Naruo;H. Ogawa;Takashi Ito;Kimihito Obase;Hiroaki Ohmura
通讯作者：
Toshiya Kimura;Tomoyuki Hashimoto;Masaki Sato;S. Takada;S. Moriya;Tsuyoshi Yagishita;Y. Naruo;H. Ogawa;Takashi Ito;Kimihito Obase;Hiroaki Ohmura
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通讯作者：
M. Onofri
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--
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通讯作者：
Qizhi Chen