斜装陀螺系统及其故障检测

分析了陀螺系统构型对卫星可靠性和姿态控制系统性能的影响，基于６个陀螺全部斜装的八面体构型，设计了等价空间故障检测算法。仿真结果表明，采用这种陀螺构型和故障检测算法，系统可检测较小幅度的软故障，从而获得优良的容错性能。     

基于奇异值分解的冗余惯导系统故障诊断

为了验证奇异值分解法（SVD）存冗余惯性组件系统故障诊断中的实用性，进行了一系列的研究。以沿正十二面体对称侧面配置的六陀螺冗余惯件组件为平台，对2种基于奇异值分解的故障诊断方法进行了相心的实验，分析了不同类型故障下的故障诊断效果及其原因。实验结果证明了方法在实际应用中的有效性，2种疗法均可以正确的诊断出故障。奇异值分解法中的方法2不仅可以检测一个陀螺的故障，还可以检测2个陀螺同时发生故障的情况，有更广泛的实用价值。     

基于星体角速度估计的陀螺故障诊断

为在星载惯性基准单元(IMU)正常工作的陀螺的冗余度不满足奇偶方程法条件时诊断陀螺故障，通过卫星稳态运行期间高精度星敏感器输出的姿态四元数信息，根据卫星姿态运动学和动力学方程，采用非线性广义卡尔曼滤波(EKF)得到星体角速度的估计值。在此基础上，通过设计的故障诊断器对陀螺故障进行定位。仿真结果表明，该法可检测陀螺的突变和缓变故障。     

基于半监督极限学习机的控制力矩陀螺新奇性故障检测

控制力矩陀螺是现代航天器的重要执行部件,可以通过检测控制力矩陀螺的运行情况实现航天器运行状态的实时监测。但是在航天器实际飞行中,飞行故障发生的情况很少,在故障检测时往往因为故障数据缺失或者不足导致结果不准确,因此本文使用基于半监督极限学习机的新奇性故障检测解决控制力矩陀螺转子故障检测问题。新奇性故障检测方法针对故障类型缺失或者不足的情况,通过构建已知类型数据的训练模型来判断未知类型数据的类型,同时半监督极限学习机具备了参数设置少、网络训练速度快的优点,能够对故障进行实时检测。本文同时使用了变分模态分解和奇异值分解方法处理控制力矩陀螺转子的振动加速度数据。实验结果证明该方法能够有效处理控制力矩陀螺转子故障数据类型缺失时的检测问题。     

面向空间应用的双核容错微处理器的研究与实现

介绍了用双核微处理器实现的容错微处理器系统SPARC—V8FIS。该系统由两个同构微处理器与支持容错操作的容错管理模块组成。微处理器是基于SPRARCV8规范的32-bit微处理器。容错管理模块提供了错误检测、诊断、从“软故障”中故障恢复，以及当发生“硬故障”时，将系统配置成单一处理器继续执行的机制，以适应空间复杂环境应用。SPARC—V8FIS用较少的硬件实现了所有容错操作，以很低的性能损失达到了很高的系统可靠性。     

利用特征结构指定隔离卫星滚动偏航陀螺故障的新方法

对于卫星滚动轴陀螺和偏航轴陀螺的故障隔离,给出了一种新的方法。利用姿态运动学的关系建立关联卫星各个敏感器输出信息的系统,对于这个系统设计隔离观测器,使不同陀螺的故障在残差空间的不同方向定向,达到故障隔离的目的。文中给出了隔离观测器存在的一个充分条件和求解步骤。最后的数学仿真表明这种方法能够有效地隔离滚动陀螺和偏航陀螺故障。     

通过轨道上估算陀螺漂移改进陀螺罗盘的测量精度

本文证明了在不采用恒星光学敏感器的情况下,在两个正交安装的速度陀螺和一个红外地平仪组成的标准陀螺罗盘中增加一个斜装陀螺并不能估计出滚动陀螺的漂移.提出了在不用恒星光学敏感器的情况下通过改变系统结构来改进陀螺罗盘测量精度的三种方法:摇摆模式,连续旋转模式和增加一个附加陀螺的变结构模式.初步分析表明,第三种模式较容易实现,而且增加了系统的可靠性.当三个陀螺中任一个发生故障时,通过改变结构仍可进行三轴稳定卫星的姿态测量.     

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。     

冗余惯组故障检测与隔离的广义似然比解耦矩阵构造新方法

冗余惯组可提高运载火箭制导系统的可靠性,惯性器件发生故障会污染导航信息,需要进行在线故障检测和隔离。面对安装矩阵一定的成套冗余捷联惯组,使用Potter算法构造解耦矩阵的广义似然比故障检测方法,无法检测并隔离特定轴故障,提出选择正交投影矩阵的极大无关组来构造解耦矩阵,采用全数字仿真对改进方法进行验证。结果表明,新方法克服了成套惯组同轴共基座安装时某个轴向无法故障检测的问题,且故障检测性能没有降低。该方法为运载火箭制导系统在线故障检测技术提供了一种新思路。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

采用简化滤波器思想的卫星姿态确定系统故障诊断

针对星上计算机运算资源有限的问题，为了降低卫星姿态确定系统故障诊断的运算量，提出一种基于卡尔曼滤波器的故障检测与分离方法。该方法首先基于卫星姿态运动方程设计了一种加性卡尔曼滤波器，然后将卡尔曼滤波器与简化观测器思想相结合，进一步提出一种采用简化滤波器思想的姿态敏感器故障诊断律。所提出的故障诊断方法既可以实现对陀螺故障的检测与分离，又能够诊断星敏感器的故障。此外，该方法只利用一个滤波器即可实现故障检测与分离，其计算量小，有利于在轨实施。最终采用一个由三正交一斜装陀螺组件和星敏感器构成的姿态确定系统对所提出的方法进行了仿真校验，仿真结果表明了所提方法的有效性。     

多子样旋转矢量捷联姿态算法的一般结果

这里给出了任意陀螺子样数下等效旋转矢量捷联姿态算法的一般结果。利用本文给出的公式 ,多子样等效旋转矢量算法可以很方便的由计算机得到 ,无需进行繁琐的推导 ,本文的工作为捷联姿态算法的设计提供了方便性和灵活性     

基于小波分析的容错组合导航系统故障检测算法研究

针对目前多数故障检测法对缓变的软故障检测不灵敏,延迟性较大,无法判断各种故障类别等问题,在分析利用小波奇异性进行故障检测原理的基础上,提出了一种基于模极大值原理的导航传感器故障检测方法。该算法利用传感器的观测量来诊断传感器是否正常工作,文中给出了利用小波奇异性进行故障检测的原理描述及利用该算法进行故障检测算法流程。该算法不仅对导航传感器软故障具有较高的检测灵敏度,而且可以通过故障点处信号的Lipschitz指数来判断故障类别,为传感器故障隔离和修复提供有效的信息,因此可以更好的保障多传感器容错组合导航系统的可靠性。计算机仿真表明所提方法是有效的,具有较高的实用性。     

动态系统慢变型故障的检测与隔离

利用最优奇偶向量法 ,分别设计对执行机构故障和传感器故障敏感的最优奇偶向量 ,产生各自对执行机构故障和传感器故障敏感的残差 ,从而达到将执行机构故障和传感器故障进行分离的目的     

GNSS接收机加权RAIM算法研究

针对接收机使用加权最小二乘定位算法时的故障检测与识别问题,对加权RAIM算法进行了研究。首先,给出了一种卫星权值的计算方法,指出其主要取决于卫星星历误差、电离层延迟误差和对流层延迟误差。然后,通过在构造统计量时加入权值矩阵,得到加权RAIM算法的故障检测和故障识别模型。最后,基于BDS试验数据,对比验证了传统不加权RAIM算法和加权RAIM算法的性能。试验结果表明：故障检测方面,加权RAIM算法的性能与故障卫星的权值有关,而故障识别方面,两种方法性能相同。     

基于集合-覆盖模型的液体火箭发动机多故障诊断研究

通过从故障仿真数据中提取常见故障的效应参数症状，建立发动机的集合覆盖多故障诊断模型。根据当前发动机已有测量参数的症状与假设故障的相应参数效应症状的对比结果，对各假设故障赋以相应的奖征值，然后综合诸参数的奖惩值得到相应假设故障集的合理笥指标值值，基于该指标值利用遗传算法进行启发式的假设故障产生与测试。最后，基于所提取的效应参数症状进行了仿真故障数据样本的多故障诊断分析，并与经参数优选后的多故障诊断结     

基于故障因子函数的鲁棒联邦滤波算法研究

针对联邦滤波器子系统传感器故障，提出了一种基于状态递推器的滑动残差检验法，并在故障检测函数的基础上，定义了故障因子函数，用于联邦滤波器的信息分配。根据新的算法，联邦滤波器的信息分配系数可根据故障因子函数进行自动调整，以减少故障通过全局重置对其他无故障子系统的污染程度，从而减少了故障信息的影响程度和持续时间，提高了故障隔离后联邦滤波器的快速恢复能力。仿真结果表明该算法是有效的。     

适于惯导系统初始对准的神经网络实时算法研究

通常卡尔曼滤波器被用于解决惯导系统的初始对准问题。由于卡尔曼滤波的运算时间与系统阶次的立方成正比 ,所以当系统阶次较高时 ,滤波器会失去实时性。而神经网络具有函数逼近性能 ,实时性又好。为此 ,本文研究了一种基于扩展卡尔曼滤波原理的权值更新多层神经网络学习算法 ,对此算法进行了详细的推证 ,并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性 ,既真正获得了与扩展卡尔曼滤波器相同的对准精度 ,又大大提高了系统的实时性