CN110239745B - 具备动力冗余能力的多发动机并联火箭控制装置及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种具备动力冗余能力的多发动机并联火箭控制装置，包括：检测设备，运算设备和执行设备，所述检测设备用于采集发动机核心工作参数；所述运算设备将采集到的所述参数进行基于故障模型的智能解算和分析，根据相应的智能算法给出发动机故障诊断结果，并根据所述诊断结果选择相应的控制策略；和所述执行设备接收所述运算设备给出的指令，并执行相应的控制策略。此外，本申请还提供了一种采用所述控制装置进行多发动机并联火箭控制的方法。
Description
技术领域
本申请涉及一种具备动力冗余能力的多发动机并联火箭控制装置，属于运载火箭控制技术领域。
背景技术
液体火箭发动机是液体火箭的核心系统，复杂度高，工作环境恶劣，在火箭飞行过程中属于最容易出现故障的一个系统，据不完全统计，在全球液体运载火箭因故障导致飞行过程失败的案例中，发动机故障可占到50％以上。
为解决发动机故障导致的运载火箭飞行可靠性不足的问题，研究人员主要从两个方面进行尝试：一则是提高单台发动机的可靠性；二则是通过多台发动机的并联实现冗余设计。目前，国内外虽然一直在致力于提高单台发动机的可靠性，但受制于设计手段、试车试验次数、材料可靠性、环境适应性、人员疏忽、管理不到位等各方面因素制约，效果有限。
美国和前苏联在上个世纪六、七十年代即通过多台发动机的并联冗余设计去提高火箭整体可靠性，尤其是载人运载火箭。经过几十年的发展，美国在多发动机冗余设计方面积累了大量的研制经验和发动机故障诊断数据，大幅提高了运载火箭整体可靠性，比较有名的例如载人登月的土星V号运载火箭、高轨道载荷发射的德尔塔I V运载火箭、SpaceX公司的猎鹰-9/猎鹰重型运载火箭等都采用了多发动机的冗余设计。
我国在多发动机并联冗余设计方面则积累较少，已投入使用的液体运载火箭还没有具备动力冗余的能力，一方面是因为我国液体运载火箭单子级采用的发动机台数较少，不具备动力冗余的系统架构，另一方面我国受苏联N-1火箭失败影响较大，认为多发动机的并联冗余设计并不能增加可靠性。随着近些年对动力冗余认识的进一步提高和美国成功的案例，对动力冗余重要性的认识也逐步达成一致：当火箭只有1台发动机时，发动机必须能够正常工作，否则火箭将失去动力；当火箭拥有2台双摆或3台单摆发动机时，所有发动机也必须能够正常工作，否则火箭将失去控制力；当火箭拥有4台或5台发动机时，所有发动机最好都能够正常工作，否则火箭起飞推重比不足，或入轨时间过长，重力损失太多，导致无法正常入轨。因此，当火箭拥有大量发动机时，我们看到了这样一种可能：允许1台或数台发动机不工作，仍能保证火箭的姿控控制和拥有足够的推力。
可靠性的量化评价准则与方法如下：
假设某子级共有n台同样的发动机，单台发动机可靠性为Q，并认为故检系统和控制系统设计的可靠性为1，设所有发动机编号成1、2～n，则可计算1台发动机失效同时至少n-1台发动机可靠工作的概率为：
n台发动机均可靠工作的概率+1号失效、其它n-1台可靠工作的概率+2号失效、其它n-1台可靠工作的概率+…+n号失效、其它n-1台可靠工作的概率。
即可靠性为：
同理，当允许两台发动机停机时，可靠性为：
当我们假设最低要求为16台发动机可靠工作，考虑Q取为0.99～0.999范围，则得到16台、17台和18台发动机可靠性如下表以及图1所示。
表1不同冗余情况的发动机可靠性
| 单台可靠性 | 4台无冗余 | 8台无冗余 | 16台无冗余 | 17台1台冗余 | 18台2台冗余 |
| 0.99 | 0.9606 | 0.9227 | 0.8515 | 0.9877 | 0.9993 |
| 0.995 | 0.9801 | 0.9607 | 0.9229 | 0.9968 | 0.9999 |
| 0.996 | 0.9841 | 0.9684 | 0.9379 | 0.9979 | 1.0000 |
| 0.997 | 0.9881 | 0.9763 | 0.9531 | 0.9988 | 1.0000 |
| 0.999 | 0.9960 | 0.9920 | 0.9841 | 0.9999 | 1.0000 |
从上述量化结果可以看出，多台发动机的可靠性甚至比单台发动机还要高。当然，停机后可能带来运载能力损失，发动机台数越少，损失越大，火箭经济性越差。但在载人火箭上，第一要义并不是经济性，而是可靠性和安全性。美国载人火箭包括土星五号一二级和航天飞机，尽管只有5台或3台发动机，仍具备停机能力。
因此，对于多台发动机，具备停机能力可大幅提高火箭可靠性水平；对于少数台发动机，具备停机能力，将大大减少火箭失败可能性，对于载人运载火箭意义尤其重大。
然而，由于液体火箭发动机的结构复杂、故障表现形式多样、故障多样性与发动机内部的多耦合呈强非线性等原因，给液体火箭发动机故障诊断带来很大困难，故障诊断需综合多学科技术理论。另外，发动机发生故障后，其一系列特性均会偏离设计标准状态，必须对现有的控制策略进行复杂重构。因此，截至目前，多发动机并联火箭的高可靠性冗余设计仍是个难题。
发明内容
通过发动机的冗余设计能够大幅提高动力系统的可靠性，进而提高整个火箭的飞行可靠性指标，降低对单台发动机可靠性的指标要求，也可大幅减少单台发动机试车次数，进而降低研制成本，是一种更适合商业火箭的高可靠技术方案。
要实现准确的故障诊断和适宜的控制策略，火箭动力冗余系统实现的核心设备即为具备冗余控制能力的智能化控制装置，该控制装置能够利用遍布全箭的传感器网络，基于大数据技术及人工智能算法，无时无刻地对运载火箭动力系统进行全方位的诊断，预测出火箭的“隐疾”，并及时采用有效的措施，阻止发动机“病情”发生。
本申请为了解决多发动机并联火箭的高可靠性冗余设计问题，提出了一种具备动力冗余能力的多发动机并联火箭控制装置，该装置包括：检测设备，运算设备和执行设备。所述检测设备用于采集发动机核心工作参数；所述运算设备将采集到的所述参数进行基于故障模型的智能解算和分析，根据相应的智能算法给出发动机故障诊断结果，并根据所述诊断结果选择相应的控制策略；所述执行设备接收所述运算设备给出的指令，并执行相应的控制策略。
优选地，所述检测设备包括温度传感器、压力传感器、箭体姿态角敏感元件和箭体加速度敏感元件；所述运算设备包括信息采集单元、智能决策单元和执行控制单元；所述执行设备包括用于发动机推力调节、发动机开关控制和发动机推力矢量控制的执行机构。
优选地，所述执行机构是动力阀门和伺服作动器。
在一个优选的实施方式中，在故障诊断过程中，将检测设备采集到的发动机核心工作参数与发动机中预先存储的故障工况数据库中的信息进行比对：
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第一温度阈值或压力超过第一压力阈值时，或者当个别发动机的温度变化率超过数据库中存储的温度变化率阈值或压力变化率超过压力变化率阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要降工况运行；
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第二温度阈值或压力超过第二压力阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要被关闭。
优选地，在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若能够通过推力重新分配保证发动机总推力不变，则控制装置仅需要对发动机进行推力重新分配；
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若受发动机调节能力限制导致发动机总推力减小，则控制装置需要进行控制算法重构。
可选地，所述控制算法重构包括以下方案：
方案一：当个别发动机故障仅导致发动机总推力减小时，将其余发动机调整到可接受的最高工况并适当调整火箭飞行参数；
方案二：当个别发动机故障导致发动机总推力减小以及发动机推力偏斜时，将与故障发动机位置相对的发动机的推力进行相同的降推力调节或者调高与故障发动机相邻的两个发动机的推力进行补偿，以克服推力偏斜，同时适当调整火箭飞行参数；
方案三：当个别发动机故障导致发动机总推力下降、发动机推力偏斜以及控制系统的推力矢量控制能力变化时，将与故障发动机位置相对的发动机的推力进行相同的降推力调节或者调高与故障发动机相邻的两个发动机的推力进行补偿，以克服推力偏斜，同时根据发动机发生故障时火箭飞行状态参数采用智能算法调整火箭飞行参数和推力矢量参数；
方案四：当个别发动机故障导致发动机总推力下降以及控制系统的推力矢量控制能力变化时，将其余发动机调整到可接受的最高工况，同时根据发动机发生故障时火箭飞行状态参数采用智能算法调整火箭飞行参数和推力矢量参数。
在一个优选实施方案中，所述控制装置用于控制具有9台发动机并联的火箭，所述9台发动机的布置结构为一具有固定喷管的发动机位于中心位置，其余8台发动机均布在以中心位置为圆心的圆周上，在该8台发动机中，4台固定喷管发动机和4台可摆动喷管发动机间隔分布，对于位于中心位置的发动机采用上述方案一进行控制算法重构，对于位于圆周上的固定喷管发动机，采用上述方案二进行控制算法重构，对于位于圆周上的可摆动喷管发动机，采用上述方案三进行控制算法重构。
另外，本申请还涉及一种通过上述控制装置进行多发动机并联火箭控制的方法，该方法包括如下步骤：
S1：通过检测设备检测发动机核心工作参数；
S2：将在步骤S1中检测到的工作参数与发动机故障数据库中存储的信息进行比对，以对发动机进行故障诊断；
S3:根据诊断结果基于大数据技术和人工智能算法选择相应的控制策略；
S4：执行设备接收运算设备给出的指令，执行相应的控制策略。
优选地，在S2中，将检测设备采集到的发动机核心工作参数与发动机中预先存储的故障工况数据库中的信息进行比对：
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第一温度阈值或压力超过第一压力阈值时，或者当个别发动机的温度变化率超过数据库中存储的温度变化率阈值或压力变化率超过压力变化率阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要降工况运行；
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第二温度阈值或压力超过第二压力阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要被关闭。
在S3中，所述控制策略包括：
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若能够通过推力重新分配保证发动机总推力不变，则仅对发动机进行推力重新分配；
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若受发动机调节能力限制导致发动机总推力减小，则进行控制算法重构。
通过将传统归属于测量系统的发动机传感器信号汇集到控制装置中，依据发动机故障数据库中的信息，并与传感器实时监测到的信息进行融合比对，通过基于大数据技术和人工智能算法的控制系统重构策略，选择最优的应对措施，控制执行机构如各种阀门和伺服机构进行动作，最大程度上减少发动机故障产生的影响，保障在少量发动机出现故障的情况下仍然能够顺利完成火箭飞行任务。
附图说明
附图示出了本申请的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本申请的原理，其中包括了这些附图以提供对本申请的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。
图1是不同冗余情况下发动机可靠性随单台发动机可靠性的变化图；
图2是本申请的一种优选实施方式的具备动力冗余能力的多发动机并联火箭控制装置的组成示意图；
图3是本申请的一种优选实施方式的多发动机并联布局图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于解释相关内容，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本申请。
实现基于多台发动机并联布局的动力冗余设计的两大核心要素为故障诊断(包括检测和隔离)和控制策略。
液体火箭发动机是复杂的大系统，其故障的表现复杂，体现为环境干扰的多样性、故障特征的多样性、故障的多样性以及内部的多耦合表现出的强非线性，给液体火箭发动机故障诊断带来很大困难，其研究涉及到电子信息技术、信号分析处理技术、人工智能技术、非线性理论等多学科理论。
一台发动机关机后，总推力变化，原先弹道会偏离，发动机不工作后，姿态控制方法可能产生变化，推进剂消耗的变化，此外，弹道、制导、姿态控制、箭体振动特性都会与设计标准状态不一致，必须重构这些控制策略，进行控制算法重构。而且对于捆绑火箭，对于停机能力设计而言，并联火箭比串联火箭困难得多。
如图2所示，在本申请的一个优选实施例中，具备动力冗余能力的多发动机并联火箭控制装置包括检测设备、运算设备和执行设备。
所述检测设备用于采集发动机核心工作参数。在本实施例中，所述检测设备包括温度传感器、压力传感器、箭体姿态角敏感元件和箭体加速度敏感元件。
所述运算设备将采集到的所述参数(包括多处压力、温度等)进行基于故障模型的智能解算和分析，根据相应的智能算法给出发动机故障诊断结果，并根据所述诊断结果选择相应的控制策略。在本实施例中，所述运算设备包括信息采集单元、智能决策单元和执行控制单元。
在故障诊断过程中，往往是通过判断多个压力、温度参数是否超过相应的阈值来判定发动机是否出现故障。在本实施例中，将检测设备采集到的发动机核心工作参数与发动机中预先存储的故障工况数据库中的信息进行比对：
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第一温度阈值或压力超过第一压力阈值时，或者当个别发动机的温度变化率超过数据库中存储的温度变化率阈值或压力变化率超过压力变化率阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要降工况运行；
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第二温度阈值或压力超过第二压力阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要被关闭。
所述执行设备接收所述运算设备给出的指令，并执行相应的控制策略。所述执行设备包括用于发动机推力调节、发动机开关控制和发动机推力矢量控制的执行机构。在图2所示的实施例中，所述执行机构是动力阀门和伺服作动器，其接收智能决策单元发出的阀门控制指令进行发动机推力调节或者关闭/开启，以及接收喷管摆角指令推动发动机喷管完成相应的摆动。其中，动力阀门主要包括发动机启停阀门、推力调节阀门等，伺服作动器可采用电动伺服方案，摆动角需留有较大余量，以便在故障发生时使用。
火箭设计时需基于标准弹道飞行，标准弹道最大的影响因素为发动机推力和箭体重量。在本申请的优选实施例中，控制装置采用的发动机停机能力设计策略可分为发动机总推力不变或减小两种方式。
对于发动机总推力不变的方式，在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若能够通过调节其它发动机的推力使总推力达到原有总推力，则此时推进剂秒耗量基本不变，发动机总推力不变，弹道基本不变，火箭特性基本不变，火箭制导控制不变，控制率设计基本不变，此时仅需对发动机控制力进行重新分配即可适应。
这种以提高发动机工况，牺牲发动机性能或可靠性为代价，对运载能力影响较小，基本无需控制算法重构，是发动机停机设计最简单的情况。但发动机推力调节上限无法超过额定推力太多，譬如国内外发动机中，仅NK-33可调节至115％、RD-0120可调节至106％，SSME可调节至109％、RS-68可调节至102％，否则要么高工况可靠性降低，要么额定工况性能降低(即为了保证高工况的可靠性，整个发动机全部降低工况使用)。因此它仅适用于较多台发动机情况，譬如前苏联N-1火箭，一级共有30台NK-33发动机，并具备2台发动机故障停机能力，最少可支持26台发动机工作(关掉坏的2台，再关掉对称的2台，共关闭4台)。因此NK-33推力调节上限也达到了所有发动机的最大值，为30/26＝115％。
对于发动机总推力减小的方式，在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若受发动机调节能力限制导致发动机总推力减小，则控制装置需要进行控制算法重构。由于发动机推力调节能力限制，停机后火箭总推力变小，推进剂秒耗量变小，弹道、火箭动特性、制导姿控特性、POGO特性均发生了改变，必须进行一系列控制算法重构。可在地面预先计算好大量故障工况，装订对应参数，并结合一定的在线重构策略进行实现。重构后其飞行弹道、飞行高度、入轨速度、飞行时间等均需要发生一定的变化，这些变化与发动机停止的时间同样紧密相关。
具体的控制算法重构策略的选择与故障发动机的位置有很大关系，下面以图3所示的发动机布局为例来进行具体分析。在图3所示的发动机布局中，具有9台并联的发动机，该9台发动机的布置结构为一具有固定喷管的发动机位于中心位置，其余8台发动机均布在以中心位置为圆心的圆周上，在该8台发动机中，4台固定喷管发动机和4台可摆动喷管发动机间隔分布，图中标黑色的为可摆动喷管，标白色的为固定喷管，4个可摆动喷管均为单自由度控制，可摆动方向如图中箭头所示。
在本实施例中，根据故障发动机的位置，可分为三种情况选择控制算法重构策略：a)位于最中间的发动机1；b)位于周边的固定喷管发动机2、4、6、8；和c)位于周边的可摆动喷管发动机3、5、7、9。
如前所述的，发动机故障需根据故障的严重情况选择发动机为降低工况工作模式还是完全停机模式。
下面分别详述对于本实施例中的三种情况的发动机，如何选择控制算法重构策略：
a)对于位于最中间的发动机1：
当位于最中间的发动机1出现温度过高或者压力过大，例如温度超过温度阈值Wx1(比如200℃)或压力超过压力阈值Nx1(比如4MPa)，或者预测会出现温度或压力过高的情况，即压力变化率超过压力变化率阈值DNx或温度变化率超过温度变化率阈值DWx时，根据故障的严重程度，优先考虑降低该发动机的工作工况，避免“隐疾”进一步恶化。
当故障超过一定程度，即温度超过另一更高的温度阈值Wx2(比如300℃)或压力超过另一更高的压力阈值Nx2(比如6MPa)时，则需要关闭该发动机。
在降低发动机1的工作工况的情况下，发动机1的推力下降，这时需要适当加大其余8台发动机的工况，调大它们的推力，以保障多台发动机总推力不变。例如，使发动机1变为以80％推力工作，其余发动机推力略微调高到102.3％即可，这种情况下对火箭影响最小。当发动机1被迫完全停机时，其余发动机的推力需要调高到自身的125％才能满足总推力不变，这超过了发动机推力上限的调节范围，这种情况下首先将其它发动机调整到可接受的最高工况，此时发动机总推力略小于正常情况，控制系统仅需要适当调整火箭飞行参数即可适应，对飞行任务影响较小。
b)对于位于周边的固定喷管发动机2、4、6、8：
当位于周边的固定喷管发动机中2、4、6、8的1台出现故障时(故障判断方法与前述类似)，同样采用降低工况或者停机的方式，这种情况下除了使得发动机总推力下降外还会导致发动机推力偏斜。在这种情况下，需要采取智能化的算法，选择最优的解决方案。举例说明，当发动机4出现问题需要降低其推力，可采用降低发动机8的推力至发动机4的相同水平或者调高发动机3和5的推力，即，将与故障发动机位置相对的发动机的推力进行相同的降推力调节或者调高与故障发动机相邻的两个发动机的推力进行补偿，以克服推力偏斜。至于采取哪种措施，取决于不同故障时刻导致的不同重构策略哪种能够保证任务的最优完成。若发动机4故障严重到只能停机，则需要同时关闭发动机8，此时发动机总推力下降了约22.2％，受发动机推力变比限制，总推力无法达到一致，这时一方面需要适当调高其它发动机的推力，另一方面控制系统需要进行控制算法重构，即适当调整火箭飞行参数，保证以80％左右总推力的情况下尽可能好的完成一级飞行任务。
c)对于位于周边的可摆动喷管发动机3、5、7、9：
当位于周边的可摆动喷管发动机3、5、7、9中的1台出现故障时(故障判断方法与前述类似)，这种情况是最复杂的，因为除了会导致发动机总推力下降和推力偏斜，还会带来控制系统的推力矢量控制能力的变化，需要对控制系统进行较大程度的重构。发生这种故障的情况下，应尽可能选择降低故障发动机的工况来进行解决，同时将与故障发动机位置相对的发动机推力进行相同的降推力调节或者调高与故障发动机相邻的两个发动机的推力进行补偿，以克服推力偏斜。若发动机故障严重到只能停机，则需要进行较为复杂的控制系统重构运算，根据发动机发生故障时火箭的飞行状态参数，如高度、速度等采用智能算法获得最优的解决方案，即调整火箭飞行参数和推力矢量参数。一般来说，不应立即关闭与之相对的发动机，而应该采取一定策略适应推力偏斜而导致的弹道偏移，否则会导致火箭控制能力大幅下降而带来失稳风险。
本领域技术人员可以理解的是，图3所示的9台发动机并联的布局结构仅为示例性的，发动机的台数和布局结构可以是其他方式，通过本申请的控制装置及控制方法同样可以实现动力冗余设计。例如，当个别发动机故障导致发动机总推力下降以及控制系统的推力矢量控制能力变化时，可以将其余发动机调整到可接受的最高工况，同时根据发动机发生故障时火箭飞行状态参数采用智能算法调整火箭飞行参数和推力矢量参数。
在本申请的一种优选实施例中，通过上述控制装置进行多发动机并联火箭控制的方法包括如下步骤：
S1：通过检测设备检测发动机核心工作参数；
S2：将在步骤S1中检测到的工作参数与发动机故障数据库中存储的信息进行比对，以对发动机进行故障诊断；
S3:根据诊断结果基于大数据技术和人工智能算法选择相应的控制策略；
S4：执行设备接收运算设备给出的指令，执行相应的控制策略。
可选地，在S2中，将检测设备采集到的发动机核心工作参数与发动机中预先存储的故障工况数据库中的信息进行比对：
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第一温度阈值或压力超过第一压力阈值时，或者当个别发动机的温度变化率超过数据库中存储的温度变化率阈值或压力变化率超过压力变化率阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要降工况运行；
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第二温度阈值或压力超过第二压力阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要被关闭。
可选地，在S3中，所述控制策略包括：
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若能够通过推力重新分配保证发动机总推力不变，则仅对发动机进行推力重新分配；
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若受发动机调节能力限制导致发动机总推力减小，则进行控制算法重构。
具体的控制算法重构策略的选择与故障发动机的位置有很大关系，详见上文以图3所示的发动机布局为例进行的说明。
发动机在液体火箭飞行过程中出现的问题相对较多，很多火箭的飞行失利均是发动机出现问题导致的，若不采取冗余措施，任何一台发动机出现故障均会导致飞行失利，可靠性模型为串联型，可靠性降低不少，尤其对于商业火箭来说，发动机试车次数相对较少，问题更为突出。而采用了冗余措施后，可靠性模型由串联变为串并联，可以容忍若干台发动机、例如1台甚至2台发动机在飞行过程中出现故障，从而大大提高了飞行成功的概率，即提高了飞行可靠性指标。这对于商业火箭运营来说至关重要。
本领域的技术人员应当理解，上述实施方式仅仅是为了清楚地说明本申请，而并非是对本申请的范围进行限定。对于所属领域的技术人员而言，在上述公开的基础上还可以做出其它变化或变型，并且这些变化或变型仍处于本申请的范围内。
Claims (9)
1.一种具备动力冗余能力的多发动机并联火箭控制装置，包括：检测设备，运算设备和执行设备，
所述检测设备用于采集发动机核心工作参数；
所述运算设备将采集到的所述参数进行基于故障模型的智能解算和分析，根据相应的智能算法给出发动机故障诊断结果，并根据所述诊断结果选择相应的控制策略；和
所述执行设备接收所述运算设备给出的指令，并执行相应的控制策略；
在故障诊断过程中，将检测设备采集到的发动机核心工作参数与发动机中预先存储的故障工况数据库中的信息进行比对：
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第一温度阈值或压力超过第一压力阈值时，或者当个别发动机的温度变化率超过数据库中存储的温度变化率阈值或压力变化率超过压力变化率阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要降工况运行；
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第二温度阈值或压力超过第二压力阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要被关闭。
2.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，
所述检测设备包括温度传感器、压力传感器、箭体姿态角敏感元件和箭体加速度敏感元件；
所述运算设备包括信息采集单元、智能决策单元和执行控制单元；
所述执行设备包括用于发动机推力调节、发动机开关控制和发动机推力矢量控制的执行机构。
3.根据权利要求2所述的控制装置，其特征在于，
所述执行机构是动力阀门和伺服作动器。
4.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若能够通过推力重新分配保证发动机总推力不变，则控制装置仅需要对发动机进行推力重新分配；
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若受发动机调节能力限制导致发动机总推力减小，则控制装置需要进行控制算法重构。
5.根据权利要求4所述的控制装置，其特征在于，
所述控制算法重构包括以下方案：
方案一：当个别发动机故障仅导致发动机总推力减小时，将其余发动机调整到可接受的最高工况并适当调整火箭飞行参数；
方案二：当个别发动机故障导致发动机总推力减小以及发动机推力偏斜时，将与故障发动机位置相对的发动机的推力进行相同的降推力调节或者调高与故障发动机相邻的两个发动机的推力进行补偿，以克服推力偏斜，同时适当调整火箭飞行参数；
方案三：当个别发动机故障导致发动机总推力下降、发动机推力偏斜以及控制系统的推力矢量控制能力变化时，将与故障发动机位置相对的发动机的推力进行相同的降推力调节或者调高与故障发动机相邻的两个发动机的推力进行补偿，以克服推力偏斜，同时根据发动机发生故障时火箭飞行状态参数采用智能算法调整火箭飞行参数和推力矢量参数；
方案四：当个别发动机故障导致发动机总推力下降以及控制系统的推力矢量控制能力变化时，将其余发动机调整到可接受的最高工况，同时根据发动机发生故障时火箭飞行状态参数采用智能算法调整火箭飞行参数和推力矢量参数。
6.根据权利要求5所述的控制装置，其特征在于，所述控制装置用于控制具有9台发动机并联的火箭，所述9台发动机的布置结构为一具有固定喷管的发动机位于中心位置，其余8台发动机均布在以中心位置为圆心的圆周上，在该8台发动机中，4台固定喷管发动机和4台可摆动喷管发动机间隔分布，对于位于中心位置的发动机采用所述方案一进行控制算法重构，对于位于圆周上的固定喷管发动机，采用所述方案二进行控制算法重构，对于位于圆周上的可摆动喷管发动机，采用所述方案三进行控制算法重构。
7.一种通过根据权利要求1-6中任一项所述的控制装置进行多发动机并联火箭控制的方法，包括如下步骤：
S1：通过检测设备检测发动机核心工作参数；
S2：将在步骤S1中检测到的工作参数与发动机故障数据库中存储的信息进行比对，以对发动机进行故障诊断；
S3:根据诊断结果基于大数据技术和人工智能算法选择相应的控制策略；
S4：执行设备接收运算设备给出的指令，执行相应的控制策略。
8.一种根据权利要求7所述的控制方法，其特征在于，
在S2中，将检测设备采集到的发动机核心工作参数与发动机中预先存储的故障工况数据库中的信息进行比对：
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第一温度阈值或压力超过第一压力阈值时，或者当个别发动机的温度变化率超过数据库中存储的温度变化率阈值或压力变化率超过压力变化率阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要降工况运行；
当采集到个别发动机的温度超过数据库中存储的第二温度阈值或压力超过第二压力阈值时，控制装置诊断所述个别发动机出现故障并需要被关闭。
9.一种根据权利要求7或8所述的控制方法，其特征在于，
在S3中，所述控制策略包括：
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若能够通过推力重新分配保证发动机总推力不变，则仅对发动机进行推力重新分配；
在关闭故障发动机或使故障发动机降工况运行时，若受发动机调节能力限制导致发动机总推力减小，则进行控制算法重构。
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