一种运载火箭发动机试车台大数据管理系统及管理方法与流程

1.本发明涉及试车台管理技术领域，尤其涉及一种运载火箭发动机试车台大数据管理系统及管理方法。

背景技术：

2.运载火箭发动机的可靠性决定了运载火箭的可靠性，发动机试车是运载火箭研制过程的关键环节。发动机试车中会产生大量的测试数据，包括发动机推力、发动机转速、压力、温度、热流、湿度、液位等缓变参数以及振动、冲击、噪声等速变参数。这些珍贵数据是以昂贵的试车成本为代价取得的，需要充分、有效地利用数据，消除发动机设计的薄弱环节，减少发动机设计的过冗余环节。
3.但在现有技术中，发动机试车过程产生的海量试车数据无法在一定时间范围内进行捕捉和处理，难以有效地利用数据消除发动机设计的薄弱环节。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于，提供一种能够将实际试车数据与理论试车数据进行匹配和对比，改善发动机薄弱环节的运载火箭发动机试车台大数据管理系统及管理方法。
5.本发明提供一种运载火箭发动机试车台大数据管理系统，包括试车过程模型建立模块、试车过程数据采集模块、试车结果结构可视化重现模块和专家系统差异化研判模块；所述试车过程模型建立模块建立理论模型用于推算试车过程中和试车后的理论参数；所述试车过程数据采集模块用于采集实际试车过程中与实际试车后的测试数据；所述专家系统差异化研判模块将所述理论参数与所述测试数据进行对比和研判，并输出差异分析结果；所述试车结果结构可视化重现模块将所述专家系统差异化研判模块输出的差异分析结果嵌入到仿真流程中实现结构可视化重现。
6.进一步的，所述运载火箭发动机试车台大数据管理系统还包括一试车过程仿真模块；所述试车过程仿真模块用于调整和优化所述试车过程模型建立模块推算出的所述理论参数。
7.进一步的，所述运载火箭发动机试车台大数据管理系统还包括一数据处理模块，所述数据处理模块将采集到的所述测试数据进行规范化处理并保存至数据库中；所述试车过程数据采集模块包括一分布集中式模数转换单元；所述分布集中式模数转换单元将采集到的所述测试数据进行模数转换。
8.进一步的，所述专家系统差异化分析模块包括一规则库；所述规则库用于对所述理论参数与所述测试数据进行对比和研判并输出差异分析结果。
9.本发明还提供一种运载火箭发动机试车台大数据管理方法，所述方法包括：试车过程模型建立模块建立理论模型，并根据所述理论模型推算出试车过程中和试车后的理论参数；试车过程采集模块采集实际试车过程中与实际试车后的测试数据；专家系统差异化模块将所述测试数据与所述理论参数进行对比和研判，并输出差异分析结果；所述试车结
构可视化模块将所述差异分析结果嵌入至仿真流程中实现结构可视化重现。
10.进一步的，在选择合适的试车过程模型和确定试车过程中的特异性参数后，所述试车过程模型建立模块通过所述试车过程模型与所述特异性参数推算试车过程中和试车后的理论参数。
11.进一步的，在待检测点处设置传感器系统后，所述试车过程数据采集模块将传感器系统采集的缓变和速变的物理量信号转变成归一化的满足奈奎斯特准则的电压信号；使用分布集中式模数转换单元将采集到的电压信号进行模数转换；将转换后的数字化电压信号按照固定的数据格式存储，供后续的数据处理使用。
12.进一步的，在专家系统差异化分析模块中建立规则生成和学习法则，利用历次试车的数据优化规则库中的同类参数简单阈值的规则、关联参数影响规则和基于事件链的参数规则；所述专家系统差异化分析模块将所述理论参数与所述测试数据进行对比后，使用所述规则库进行分析，并输出差异分析结果。
13.进一步的，采用试车过程仿真模块根据合适的试车过程模型编写试车过程仿真系统；将所述特异性参数输入至所述试车过程仿真系统中；所述试车过程仿真模块根据所述理论参数调试试车过程中和试车后的仿真参数；所述试车过程仿真模块根据调试后的仿真参数进行仿真，并输出仿真结果；若仿真结果准确，则将所述仿真参数作为所述理论参数；若仿真结果不准确，则继续调试所述仿真参数，直至仿真结果准确。
14.进一步的，采用数据处理模块将所述数字化电压信号转化为物理量电压信号；将试车点火前的数据与实际测试数据建立关联数据库；将试车点火后的数据与时序系统建立关联数据库；所述物理量参数之间建立原始数据库；所述关联数据之间建立关联数据库。
15.相比于现有技术，本发明至少具有以下有益效果：
16.本发明通过试车过程模型建立模块推算出试车理论参数，通过试车过程数据采集模块收集实际试车数据，并通过专家系统差异化研判模块对采集到的理论参数和实际数据进行分析研判，分析后的结果通过所述试车结果结构可视化重现模块嵌入到仿真流程中实现结构可视化重现，从而充分利用试车实验数据，消除发动机设计的薄弱环节，减除发动机设计的过冗余环节。
17.进一步的，本发明通过模拟参数和理论参数的互相迭代，进一步调整理论参数；并通过专家系统差异化研判模块对采集到的理论参数和实际数据进行分析研判，进一步改进发动机理论模型，从而实现每次实验数据的充分利用。
附图说明
18.图1为本发明实施例一中的运载火箭发动机试车台大数据管理系统结构示意图。
具体实施方式
19.下面将结合示意图对本发明的一种运载火箭发动机试车台大数据管理系统及管理方法进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明，而仍然实现本发明的有利效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。
20.在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要
求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
21.实施例一
22.本实施例提供一种运载火箭发动机试车台大数据管理系统，包括试车过程模型建立模块、试车过程数据采集模块、和专家系统差异化研判模块。
23.具体的，所述试车过程模型建立模块建立理论模型用于推算试车过程中和试车后的理论参数；所述试车过程数据采集模块用于采集实际试车过程中与实际试车后的测试数据；所述专家系统差异化研判模块将所述理论参数与所述测试数据进行对比和研判，并输出差异分析结果；所述试车结果结构可视化重现模块将所述专家系统差异化研判模块输出的差异分析结果嵌入到仿真流程中实现结构可视化重现。
24.具体的，所述试车过程数据采集模块包括一分布集中式模数转换器件；所述分布集中式模数转换单元将采集到的所述测试数据进行模数转换。
25.此外，所述专家系统差异化分析模块包括一规则库；所述规则库用于对所述理论参数与所述测试数据进行对比和研判并输出差异分析结果。
26.具体的，所述规则库分为3个层次，包括关于同类参数简单阈值的规则、关于关联类参数相互影响的规则以及基于事件链的参数影响规则。
27.所述规则库对所述理论参数和测试数据进行对比研判，并输出合理的差异分析结果，为后续在所述结构可视化重现模块中进行结构可视化重现做准备。
28.进一步的，所述运载火箭发动机试车台大数据管理系统还包括一试车过程仿真模块；所述试车过程仿真模块用于调整和优化所述试车过程模型建立模块推算出的所述理论参数。
29.优选地，所述运载火箭发动机试车台大数据管理系统还包括一数据处理模块；所述数据处理模块将采集到的所述测试数据进行规范化处理并保存至数据库中，为专家系统差异化研判模块提供数据源。
30.在本实施例中，通过试车过程模型建立模块推算出试车过程中和试车后的理论参数，所述试车过程仿真模块用于进一步调整和优化所述试车过程模型建立模块所推算的所述理论参数，使得理论模型和仿真模型导出的数据一致；通过试车过程数据采集模块收集实际试车过程中与实际试车后的测试数据；所述数据处理模块将所述试车过程数据采集模块采集到的所述测试数据进行规范化处理并保存到数据库中，继而通过专家系统差异化研判模块对采集到的理论参数和测试数据进行分析研判，分析后的结果通过所述试车结果结构可视化重现模块嵌入到仿真流程中实现结构可视化重现，从而充分利用试车实验数据，消除发动机设计的薄弱环节，减除发动机设计的过冗余环节。
31.实施例二
32.本实施例提供一种运载火箭发动机试车台大数据管理方法，采用如实施例一中所述的运载火箭发动机试车台大数据管理系统，所述方法具体包括步骤：
33.试车过程模型建立模块建立理论模型，并根据所述理论模型推算出试车过程中和试车后的理论参数。
34.试车过程采集模块采集实际试车过程中与实际试车后的测试数据。
35.专家系统差异化模块将所述测试数据与所述理论参数进行对比和研判，并输出差
异分析结果。
36.所述试车结构可视化模块将所述差异分析结果嵌入至仿真流程中实现结构可视化重现。
37.具体的，在选定合适的试车过程模型，并根据每次试车的实验目的确定试车的特异性参数后，所述试车过程模型建立模块通过所述建模模型与所述特异性参数推算试车过程中和试车后的理论参数。
38.在一具体实施例中，所述特异性参数包括时长、工况和输入偏差；所述实际试车中间过程的理论参数包括试车气热电液中间过程中的理论参数。
39.此外，在待检测点处设置传感器系统后，所述试车过程数据采集模块将传感器系统采集的缓变和速变的物理量信号转变成归一化的满足奈奎斯特准则的电压信号。
40.所述试车过程采集模块中的分布集中式模数转换设备将所述电压信号转化为电压参数；所述试车过程采集模块将所述电压参数进行储存，供后续的数据处理使用。
41.在一具体实施例中，所述实际试车过程中的测试数据，即，检测点测试的数据包括温度、压力、热流、液位、冲击力、噪声、振动和流量。
42.进一步的，为了保证规则库的实施有效性，在专家系统差异化分析模块建立相应的规则生成和学习法则，利用历次试车的数据优化规则库中的同类参数简单阈值的规则、关联参数影响规则和基于事件链的参数规则。
43.所述专家系统差异化分析模块将所述理论参数与所述测试数据进行对比后，使用规则库进行分析，并输出差异分析结果。
44.同时，对规则外的差异则进行现实专家分析研判，进一步完善和迭代规则库。
45.具体的，所述规则库为关于试车气热电液过程的规则库。
46.在一具体实施例中，以优化关联参数影响规则和基于事件链的参数规则为主。
47.所述专家系统差异化分析模块将所述理论参数和所述测试数据相结合，利用所述专家系统差异化分析模块中的规则库对比研判得到合理的差异分析结果，为后续在所述结构可视化重现模块中进行结构可视化重现以及发动机模型的更迭做准备。
48.在本实施例中，所述试车结果结构可视化重现模块将所述差异分析结果嵌套至图形可视化仿真过程中，将差异发生的位置和后续引发的结果进行展示；根据所述差异分析结果改进发动机。
49.所述试车结果结构可视化模块将差异分析结果导入发动机设计的反馈环节，消除了发动机设计的薄弱环节以及过冗余环节。
50.优选的，采用试车过程仿真模块根据合适的试车过程模型编写试车过程仿真系统；将所述特异性参数输入至所述试车过程仿真系统中；所述试车过程仿真模块根据所述理论参数调试试车过程中和试车后的仿真参数；所述试车过程仿真模块根据调试后的仿真参数进行仿真，并输出仿真结果；若仿真结果准确，则将所述仿真参数作为所述理论参数；若仿真结果不准确，则继续调试所述仿真参数，直至仿真结果准确。
51.通过模拟参数和理论参数的互相迭代，进一步调整理论参数；并通过专家系统差异化研判模块对采集到的理论参数和实际数据进行分析研判，进一步改进发动机理论模型，从而实现每次实验数据的充分利用。
52.优选的，所述液体运载运载火箭发动机试车台大数据管理系统还包括数据处理模
块，所述数据处理模块将所述电压参数转化为物理量参数，相互关联的物理量参数之间形成关联数据；所述物理量参数之间建立原始数据库；所述关联数据之间建立关联数据库。
53.具体的，所述理论参数与实际测试数据关联建立关联数据库；所述模拟参数与所述时序系统关联建立关联数据库。
54.本实施例中，所述数据处理模块实现试车数据的管理，以便后续所述专家系统差异化研判模块提供数据源。
55.综上所述，本实施例运用大数据管理技术，将试车数据规范化、持久化，然后把理论数据和测试数据进行匹配、比对，把测试数据和理论数据有机结合，使用专家系统对二者之间的差异分析研判，利用差异分析结果反馈发动机设计，能够充分利用试车实验数据，消除发动机设计的薄弱环节，减除发动机设计的过冗余环节。
56.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：

1.一种运载火箭发动机试车台大数据管理系统，其特征在于，包括试车过程模型建立模块、试车过程数据采集模块、试车结果结构可视化重现模块和专家系统差异化研判模块；所述试车过程模型建立模块建立理论模型用于推算试车过程中和试车后的理论参数；所述试车过程数据采集模块用于采集实际试车过程中与实际试车后的测试数据；所述专家系统差异化研判模块将所述理论参数与所述测试数据进行对比和研判，并输出差异分析结果；所述试车结果结构可视化重现模块将所述专家系统差异化研判模块输出的差异分析结果嵌入到仿真流程中实现结构可视化重现。2.如权利要求1所述的运载火箭发动机试车台大数据管理系统，其特征在于，还包括一试车过程仿真模块；所述试车过程仿真模块用于调整和优化所述试车过程模型建立模块推算出的所述理论参数。3.如权利要求1所述的运载火箭发动机试车台大数据管理系统，其特征在于，还包括一数据处理模块，所述数据处理模块将采集到的所述测试数据进行规范化处理并保存至数据库中；所述试车过程数据采集模块包括一分布集中式模数转换单元；所述分布集中式模数转换单元将采集到的所述测试数据进行模数转换。4.如权利要求1所述的运载火箭发动机试车台大数据管理系统，其特征在于，所述专家系统差异化分析模块包括一规则库；所述规则库用于对所述理论参数与所述测试数据进行对比和研判并输出差异分析结果；所述规则库的规则包括关于同类参数简单阈值的规则、关于关联类参数相互影响的规则和基于事件链的参数影响规则。5.一种运载火箭发动机试车台大数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：试车过程模型建立模块建立理论模型，并根据所述理论模型推算出试车过程中和试车后的理论参数；试车过程采集模块采集实际试车过程中与实际试车后的测试数据；专家系统差异化模块将所述测试数据与所述理论参数进行对比和研判，并输出差异分析结果；所述试车结构可视化模块将所述差异分析结果嵌入至仿真流程中实现结构可视化重现。6.如权利要求5所述的运载火箭发动机试车台大数据管理方法，其特征在于，还包括步骤：在选择合适的试车过程模型和确定试车过程中的特异性参数后，所述试车过程模型建立模块通过所述试车过程模型与所述特异性参数推算试车过程中和试车后的理论参数。7.如权利要求5所述的运载火箭发动机试车台大数据管理方法，其特征在于，还包括步骤：在待检测点处设置传感器系统后，所述试车过程数据采集模块将传感器系统采集的缓变和速变的物理量信号转变成归一化的满足奈奎斯特准则的电压信号；使用分布集中式模数转换单元将采集到的电压信号进行模数转换；将转换后的数字化电压信号按照固定的数据格式存储，供后续的数据处理使用。8.如权利要求5所述的所述的运载火箭发动机试车台大数据管理方法，其特征在于，还
包括步骤：在专家系统差异化分析模块中建立规则生成和学习法则，利用历次试车的数据优化规则库中的同类参数简单阈值的规则、关联参数影响规则和基于事件链的参数规则；所述专家系统差异化分析模块将所述理论参数与所述测试数据进行对比后，使用所述规则库进行分析，并输出差异分析结果。9.如权利要求6所述的运载火箭发动机试车台大数据管理方法，其特征在于，还包括步骤：采用试车过程仿真模块根据合适的试车过程模型编写试车过程仿真系统；将所述特异性参数输入至所述试车过程仿真系统中；所述试车过程仿真模块根据所述理论参数调试试车过程中和试车后的仿真参数；所述试车过程仿真模块根据调试后的仿真参数进行仿真，并输出仿真结果；若仿真结果准确，则将所述仿真参数作为所述理论参数；若仿真结果不准确，则继续调试所述仿真参数，直至仿真结果准确。10.如权利要求7所述的运载火箭发动机试车台大数据管理方法，其特征在于，还包括步骤：采用数据处理模块将所述数字化电压信号转化为物理量电压信号；将试车点火前的数据与实际测试数据建立关联数据库；将试车点火后的数据与时序系统建立关联数据库；所述物理量参数之间建立原始数据库；所述关联数据之间建立关联数据库。

技术总结

本发明提供一种运载火箭发动机试车台大数据管理系统及管理方法，包括试车过程模型建立模块、试车过程数据采集模块、和专家系统差异化研判模块；试车过程模型建立模块推算试车过程中和试车后的理论参数；试车过程数据采集模块用于收集实际试车过程中与实际试车后的测试数据；专家系统差异化研判模块将所述理论参数与所述测试数据进行对比和研判，导出偏差结果分析；试车结果结构可视化重现模块将差异化结果嵌入到仿真流程中实现结构可视化重现。本发明通过测试数据和理论数据的有机结合，使用专家系统对二者之间的差异分析研判，利用差异分析结果反馈发动机设计，能够充分利用试车实验数据，消除发动机设计的薄弱环节，减除发动机设计的过冗余环节。动机设计的过冗余环节。动机设计的过冗余环节。