基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

基于冷备份多模冗余结构的BRAM自修复方法

随着现场可编程门阵列（FPGA）在空天电子系统中的广泛应用,受空间辐射恶劣环境影响,FPGA中重要的存储器电路BRAM,因采用SRAM技术极易发生位翻转故障,虽绝大部分情况表现为瞬时故障,但永久故障依然存在。针对BRAM自修复方法仅修复瞬时故障的现状,对能同时修复瞬时故障和永久故障的自修复方法进行研究,提出了一种冷备份多模冗余结构,用3个热备份模块和1个冷备份模块来构造BRAM,该结构可通过三模冗余刷新方法修复瞬时故障和冷备份替换方法修复永久故障。给出了整个BRAM自修复系统中各模块的电路结构和实现方法,实验验证了系统的自修复能力,并在可靠性、硬件资源和时间消耗3个方面,通过对比分析论证了自修复方法的有效性。     

飞行仿真气动数据处理的神经网络应用

利用神经网络一致逼近任意非线性连续函数的特性,训练具有一个隐含层的神经网络来映射飞行参数和气动系数模型相比,飞行仿真系统计算速度更快、计算精度更高。在自修复飞行控制系统研究中,为故障飞机建模所需大量故障状态气动系数数据处理提供一种新方案。也为一般飞行仿真系统气动数据处理方法提供了一种新的思路。     

线位移差分传感器检测与自监控电路的设计

针对三余度舵机系统对LVDT调理电路具有自监控功能的要求，提出了一种LVDT自监控信号的检测方法。在此基础上，运用时分复用技术，设计了采用一片LVDT信号调节芯片同时检测输出LVDT位移量信号和LVDT故障监控信号的调理电路。并对电路的线性度和故障检测能力进行了实验和分析。     

自修复飞控系统的故障主动检测设计

当今自修复飞控系统多采用基于模型的解析余度法来检测传感器、作动器和操纵舵面故障。本文介绍了自修复飞控系统组成,自修复故障的基本方法;提出了通过模型参数的自适应调节,假设检验参数实时调整以及采用“零输出”响应的舵面故障检验激励的综合设计方案,以实现充分利用自修复系统功能的“主动检测”。     

先进自修复飞行控制技术和方法研究

介绍了自修复飞行控制技术的发展现状,给出了几种先进自修复控制方法,总结了先进自修复飞行控制技术的主要技术优势,并展望了它的发展趋势.     

基于优化信噪比算法的航空发动机振动信号分离

为克服噪声对航空发动机振动信号的影响,提出一种优化信噪比的航空发动机振动信号分离方法,其通过建立时延自相关目标函数,对最大信噪比盲源分离算法进行优化。利用该方法,对航空发动机仿真混叠振动信号进行分析,分离后的信号频谱与源信号一致;对具有故障的实测航空发动机振动信号进行分离,成功分离出不同故障的振动特征。本文提出的方法为航空发动机振动信号的监测和故障诊断,提供了一种新的思路。     

飞行控制系统故障检测方法研究

以某型飞机为研究对象，论述了一种基于模型的自修复飞行控制系统故障检测方法。首先提出了通过等价空间法产生残差序列，并对残差序列进行概率比检测，以获得一定置信度下的检测结果。同时舵面损伤故障的概率比检测采用预警检验、校验检测与隔离检测相结合的方法。最后，对所设计的故障检测方法进行了数字仿真研究。仿真结果验证了该方法具有较高的准确性和实时性，为飞行控制系统故障检测提供了一种有效的手段。     

歼击机自修复控制系统仿真研究

针对歼击机自修复控制系统的综合仿真,推导了具有较大稳定域的自适应RK公式,研制了歼击机自修复控制系统一体化仿真环境,该环境支持歼击机动力学方程的线性化、故障诊断、自修复控制律设计等众多仿真实验任务。在此基础上,应用一种模型参考自修复方法对某型歼击机进行了仿真研究。     

自修复飞控系统仿真平台研制

采用ＳＩＭＵＬＩＮＫ这种可视化、模块化和一体化的动态系统仿真软件，并与ＭＡＴＬＡＢ软件工具箱相结合，开发出自修复飞控系统仿真平台，解决了飞机的气动参数随飞行状态变化的问题，实现了飞机的全面运动仿真。该系统可根据自修复飞控系统的需要，进行飞机故障的加载，以及对故障进行检测、隔离和估计，然后完成飞行重构，具备完整的自修复飞控系统仿真功能。     

基于灰关联层次分析法的无人机自修复控制策略评价

结合层次分析法(AHP)和灰关联度分析(GRA)法的优点,提出了一种灰关联层次分析(GRAH)综合评价方法,用于对无人机自修复控制策略进行评价。划分了无人机自修复控制策略的自修复等级,并与综合评价值统一起来,解决了不同自修复策略的修复效果评价标准问题;建立了自修复策略的评价指标体系,并给出了各指标的定义和计算公式;为了降低算法的复杂性,把一致性检验问题转化为一般的统计假设检验问题;构造了多专家判断矩阵和灰关联度矩阵,并给出了完整的GRAH评价模型。仿真结果表明,本文提出的GRAH综合评价法具有满意的准确性和可靠性。     

柔性冗余度机器人振动的分析与控制

应用最优控制理论,对柔性冗余度机器人振动控制问题的原理与策略进行了研究。把主动控制思想应用于机器人振动控制中,提出了控制柔性冗余度机器人振动的一种方法。这种方法通过规划机器人的自运动加快系统振动能量的消耗以实现主动振动控制。此外,通过对满足抑振要求的自运动的选取进行分析,指出柔性冗余度机器人具有二次优化的能力,这对于提高机器人的工作性能是十分重要的。最后通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

飞行器神经元控制系统的研究与设计

提出了一种基于神经元网络的飞行控制系统设计方法 ,该方法设计的神经元飞行控制器具有良好的鲁棒性 ,使飞行器在整个飞行包络内都能保持某种最优的操纵品质。给出的计算机仿真结果显示出神经元网络作为飞行控制器在处理飞行器参数大范围变化的非线性特性方面具有潜在的优良品质     

基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法

针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统支持向量机(SVM)方法的故障识别率高约7%。结果证明了该方法的有效性与可行性,且具有较好的泛化能力和稳健性。      

歼击机结构故障的模式识别与参数辨识新方法

针对自修复飞行控制系统的故障,采用基于精确线性化的方法,在原空间和特征空间提出了基于双假设/多假设（增强型）概率统计学的模式识别与参数辨识方法,给出了结构故障的可识别性和可辨识性的判别准则,并以某型歼击机为例进行了仿真研究。     

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。      

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。