Abstract-Målet med detta arbete var att använda datadrivna metoder för att automatiskt upptäcka och isolera fel i J-2X raketmotorn. Man beslutade att använda beslutsträd, eftersom de tenderar att vara lättare att tolka än andra datadrivna metoder. Beslut träd algoritmen automatiskt "lär" ett beslut träd genom att utföra en sökning genom utrymmet för möjliga beslut träd för att hitta en som passar träningsdata (med förhoppning om att detta träd också kommer att generalisera till nya data). Den särskilda beslutsträdsalgoritm som används är känd som C4.5. Simulerade J-2X-data från en high-fidelity simulator utvecklad på Pratt & Whitney Rocketdyne och känd som den detaljerade realtidsmodellen (DRTM) användes för att "träna" och testa beslutsträdet. Femtiosex DRTM-simuleringar utfördes för detta ändamål, med olika läckagestorlekar, olika läckageplatser och olika tidpunkter då läckaget började. För att göra simuleringarna så realistiska som möjligt inkluderade de simulerade sensorbuller och inkluderade en gradvis nedbrytning av både bränsle- och oxidationsturbineffektivitet. Ett beslutsträd tränades med hjälp av 11 av dessa simuleringar och testades med hjälp av de återstående 45 simuleringarna. I utbildningsfasen fick C4.5-algoritmen märkta exempel på data från nominell drift och data inklusive läckor på varje läckageplats. Från data, det "lärde" ett beslut träd som kan klassificera osynliga data som att ha ingen läcka eller har en läcka på en av de fem läckage platser. I testfasen gav beslutsträdet mycket låga falsklarmfrekvenser och låga missade detektionshastigheter på osedda data. Det hade mycket god felisoleringsfrekvens för tre av de fem simulerade läckageplatserna, men det tenderade att förvirra de återstående två platserna, kanske eftersom en stor läcka på en av dessa två platser kan se mycket lik en liten läcka på den andra platsen.
Vi har nyligen använt en övervakad inlärningsmetod för att automatiskt upptäcka och diagnostisera fel i den nya J-2X raketmotorn som kommer att användas i Ares I och Ares V startfordon REF.
Using decision trees to detect and isolate simulated leaks in the J-2X rocket engine
{'venue': '2009 IEEE Aerospace conference', 'journal': '2009 IEEE Aerospace conference', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}