基于FDDPB方法的卫星姿态控制系统故障诊断

针对卫星姿态控制系统故障诊断问题,将执行机构及输出传感器的阶跃型和缓变型输出偏差统归于一种"参数偏差"型故障,介绍了改进的参数偏差型故障的实时检测与诊断 (FDDPB,Fault Detection and Diagnostics of Parameter Bias)算法,说明了此算法在卫星姿态控制系统执行机构和传感器故障诊断中的应用.引入卫星姿态动力学模型和飞轮模型,建立了算法仿真模型,选取执行机构阶跃型和缓变型故障作为故障注入条件,将该算法用于实验验证.仿真结果表明:该算法能够检测出系统发生的故障,且能够准确估计出故障幅值.      

基于地心坐标系的多传感器动态偏差估计算法

配准是多传感器系统进行数据融合必不可少的处理过程.使用一种新的基于地心地固(ECEF, Earth-Centered Earth-Fixed)坐标系的多传感器配准算法,能对传感器的动态偏差进行估计,同时充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响.首先利用多传感器的局部航迹数据来构造关于传感器偏差的伪测量模型,其噪声满足零均值高斯白噪声特性,协方差信息也易于计算,然后使用序贯卡尔曼滤波算法(SKF, Sequential Kalman Filter)对偏差进行动态估计.当传感器偏差恒定时,算法经过简单修改后依然适用.最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新算法能有效地进行传感器配准.      

基于观测器的传感器故障检测与信号重构方法

针对含未知有界干扰输入的线性系统进行传感器故障检测研究.通过对输出信号进行非奇异线性变换,将传感器故障等效转化为执行机构故障,提出对干扰具有鲁棒性、对故障具有敏感性的残差生成方法,设计滑模观测器进行残差估计,实现对传感器故障的检测,得到对传感器故障信号的精确估计,并实现对传感器信号的重构.基于飞机纵向小扰动模型,对于传感器的缓变偏差、突变偏差、完全失效和反相等故障的信号重构仿真结果都表明了该方法的有效性.     

四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行机构部分失效故障和传感器偏差问题,为了可靠,安全、稳定的飞行,采用自适应容错控制策略.当无人机飞行时,利用二阶卡尔曼滤波器在线快速估计状态、检测执行器故障和传感器偏差,当执行器故障检测和诊断出来后,将故障因子视为自适应因子,用来调节自适应容错控制器的参数,使故障影响变小,同时估计传感器的偏差,如有偏差,则将偏差部分补偿给输出信号.在Matlab实验平台上对所提方法的可行性和有效性进行仿真验证,结果表明四旋翼无人机执行机构在发生部分失效故障和传感器偏差时,采用自适应容错控制策略,输出信号能够快速跟踪参考输入信号,实现了对四旋翼无人机的容错控制.     

基于点云位姿平均的非合作目标三维重

针对在轨非合作目标，提出一种基于序列点云的三维重构方法，实现非合作目标交会过程中的目标三维结构恢复，并将恢复的结构用于后续点云姿态的跟踪.首先分析了非合作目标三维结构先验信息未知情况下目标相对姿态增量估计过程中的漂移问题；其次，提出一种基于位姿平均的漂移修正方法，并根据修正后的目标点云位姿对点云进行融合以实现目标的三维重构；最后，使用所提出的方法对半物理仿真试验中获取的目标点云序列进行处理，结果表明该方法能够有效地对非合作目标进行三维重构和位姿跟踪.     

基于小波域的图像椒盐噪声密度估计

提出一种基于小波域的椒盐噪声密度估计方法.利用图像信号在小波域的系数具有稳定近似的分布,以及噪声对小波系数影响的特点,定量地分析了含噪图像的系数幅值直方图与原始图像的系数幅值直方图之间的偏离程度随噪声密度的变化规律,揭示这种变化关系对图像具有强的鲁棒性,从而利用这种关系对噪声进行估计.仿真结果表明,相对于目前方法,提出算法性能更佳,能够获得更准确的估计值和更小的估计偏差.     

自适应OFDM采样频偏估计算法

修正了基于数据判决的采样频偏估计公式,提出一种自适应采样频偏估计算法,利用离散导频估计频偏变化,从而得到参与估计的数据符号间隔,并且同时使用信道估计结果和接收数据对采样频率偏差进行估计,达到提高估计精度的目的.仿真表明,在高斯白噪声信道下,新算法估计精度比基于数据判决算法和基于离散导频算法高3 dB左右;在多径信道下,新算法的估计精度比其他两种算法提高5 dB以上.实验结果表明,该算法的星座收敛速度快,提高了接收机性能.      

冗余飞轮姿控系统控制分配与重构研究

针对具有多冗余执行机构的航天器姿态控制系统,给出了处理冗余的控制分配方案,该方案考虑了幅值和速度约束条件并实现了二次最优．仿真验证了分配环节的有效性,并比较了不同求解算法下的动态分配效果．针对执行机构可能出现的故障,提出了结合故障诊断与隔离系统的执行环节控制重构方法,实现了机构故障下的容错控制,通过卫星姿态跟踪控制仿真,验证了分配和重构环节与控制回路的相容性．     

一种针对氢原子频标长稳测量的修正阿伦方差算法研究

频率稳定度是氢原子频标内部噪声随机起伏程度的定量描述。文章阐述了阿伦方差作为频率稳定度时域表征的原因,分析了频率漂移对氢原子频标长期稳定度测量的影响,针对此问题,介绍了一种修正的阿伦方差算法。基于最小二乘法估计频率漂移率,定量反映输出频率的漂移规律,并在阿伦方差理论公式的基础上扣除频率漂移引入的系统差。以守时实验室实测时差数据对修正算法进行验证,分析结果表明,修正算法能有效地扣除频率漂移的影响,可应用于氢原子频标的长期稳定度测量中。     

基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构

针对航空发动机传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络,并根据TSVT的特性,计算了传感器之间的相关性,选取传感器截面作为重构精度最佳的数据输入方向,使用交替乘子法实现LRTCPTNN算法。选取NASA提供的PHM2008数据集进行实验,对数据集进行标准化,并在重构后进行恢复,将多个时间序列个数相近的发动机传感器数据构建为高维张量的形式,设置2种传感器的数据缺失场景进行实验,结果表明：重构后数据的均方根误差和平均绝对百分比误差范围分别为2.10～13.13和0.32～1.49,LRTC-PTNN模型优于现有的基线模型,且在极端情况下有较强的鲁棒性。     

非线性系统多故障诊断方法

给出了非线性系统的一种基于模糊奇偶方程的多故障诊断方法.解决了非线性系统中同时出现多种故障时的故障检测与识别问题.首先构造线性系统的全解耦奇偶方程,再应用T-S模型融合非线性系统各个工作点处的线性模型的全解耦奇偶方程得到模糊奇偶方程.模糊奇偶方程产生的残差仅对一个执行器故障敏感、对一个传感器不敏感,而对其他执行器不敏感、对其他传感器敏感.将传感器和执行器故障模型表示成偏差的形式,根据残差信息可以估计出故障的模型参数.给出了应用递推最小二乘方法对各故障模型的参数进行估计的方法.给出了铁路牵引控制系统的感应电机仿真实例.结果表明,新方法能够对传感器故障和执行器故障同时存在的多故障进行诊断.     

基于速度观测的双余度电液舵机系统容错同步控制

考虑飞机电液舵机活塞杆运动速度不易测量的情况，提出一种基于速度观测的容错同步控制策略，解决了双余度电液舵机系统（DREHAS）内泄漏共模故障（IL-CMF）下的位置跟踪控制问题。首先，通过引入2组参考轨迹并对模型进行线性变换，实现舵面位置跟踪与两舵机力输出同步控制解耦；其次，在扩展状态观测器（ESO）中加入故障参数自适应项，设计一种自适应扩展状态观测器（AESO）估计两通道舵机活塞杆速度和扰动，从而克服了故障条件下利用原系统模型设计ESO带来的估计结果不准确问题；最后，基于AESO的估计结果及故障参数在线更新结果，利用反步法设计了一种非线性容错同步控制器。Lyapunov稳定性分析结果表明，该控制方法可确保IL-CMF故障及时变干扰条件下，闭环系统所有信号有界，系统输出满足规定的性能要求。IL-CMF故障及常值干扰条件下，系统跟踪误差渐进收敛于零。仿真实验进一步验证了所提方法的有效性。      

基于ASTSMO和UIO的故障估计方法

针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题，提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器（ASTSMO）和未知输入观测器（UIO）的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界，避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题，并且能够处理多执行器同时发生故障的情况。首先，通过非奇异变换将原系统降阶为两个子系统，其中一个子系统只受故障的影响，另一个子系统同时含有故障和不确定干扰。对两个子系统分别设计ASTSMO观测器和UIO观测器，并对误差系统有限时间内收敛的条件进行了证明，同时给出了滑模增益初始值和时变增益的设计方法。然后，基于等效控制的概念对故障进行检测和估计。最后，通过仿真算例验证了所提故障估计方法的有效性。      

挠性梁振动控制中敏感器/致动器的优化配置

依据压电敏感方程和压电致动方程 ,给出了粘贴有若干压电片的挠性梁的数学模型 ;基于结构模态在可控可观性子空间上的正交投影 ,提出了压电敏感器 /致动器位置的优化设计方法 ,并将可控和可观格莱姆矩阵作为加权矩阵反映可控可观的测度。仿真计算结果表明 ,采用优化的压电敏感器 /致动器能够有效抑制悬臂梁的振动     

用于光纤F-P声压传感器的直流补偿解调技术研究

提出了一种改进的双腔直流补偿技术，用于解调非本征法布里-珀罗干涉(EFPI)光纤传感器，以消除腔长差与入射光波长相匹配的要求。通过消除直流分量和校准信号相位，可以从具有任意相位差的原始信号中获 得两路正交信号。通过理论仿真，制作了具有不同腔长差的EFPI光纤传感器，对所提出的方法进行了试验验证。 结果表明，该方法在解调双 F P腔 EFPI传感器时，不需要保证初始相位差恒定，且对腔长漂移不敏感，具有良好的 稳定性和实用价值。     

基于误差空间的航天器姿态反步容错控制

提出了一种基于误差空间的航天器姿态反步容错控制方法,以反作用飞轮作为航天器的执行器,在考虑反作用飞轮存在安装偏差及故障的情况下,仍可保证航天器姿态的稳定性。首先,基于Lyapunov稳定性原理,根据系统机械能变化构造了具有普遍性的Lyapunov方程。通过反步递推方法,得到了适用于航天器存在执行器偏差及故障情况的普遍性的容错控制方法;然后,通过误差空间拓扑所得的误差函数描述了势能误差。从几何层面上看,这是描述势能误差的最短路径选择,从而得到了基于误差空间的反步容错控制方法。因此,在对航天器进行姿态控制时,该方法可以迅速调整增益,使得系统姿态误差迅速收敛至零,从而有效减少系统响应时间;最终,通过对考虑执行器偏差及故障情况的航天器姿态控制系统使用不同的控制方法进行数值仿真,验证了该方法能够在执行器故障情况下依然保持系统姿态的稳定,且具备良好的响应速度。     

强电磁脉冲下柴油发动机系统薄弱环节识别

为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节，提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性，加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能，首先，通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据，计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率；然后，依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率，并排序以识别其薄弱环节，为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例，说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明:执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件，也为较薄弱环节，是需要重点防护的对象。      

航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术

结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.     

火箭发动机性能可靠性的Bayes分析

基于液体火箭发动机性能试验数据服从正态分布的条件 ,假定天地试验环境下分布的标准差不变 ,运用Bayes方法对正态分布天地试验条件下的环境因子进行分析。首先给出环境因子先验分布选择的方法 ;然后由Bayes公式结合少量的空间试验数据 ,得出环境因子的Bayes估计模型 ,最后给出空间试验条件下性能可靠性的分析方法 ,文中用实例说明了该方法的有效性。     

基于修正IMM的风机变桨系统故障诊断方法

针对交互式多模型（IMM）故障诊断方法固定模型转移概率导致的诊断准确性、速度下降和估计精度损失问题，提出了一种基于模型转移概率和模型概率修正的故障诊断方法，并与粒子滤波（PF）结合实现了风机变桨系统传感器的多故障诊断。在非模式切换阶段，采用后验模型概率梯度信息设计模型转移概率的修正函数，以抑制噪声对IMM估计精度的影响；在模式切换阶段，采用模型概率反转的策略快速切换模型，弥补模型软切换导致的诊断延迟和错误诊断。通过仿真实验证明所提方法的准确性、模型切换速度以及状态估计精度都得到了较好的提升。