基于时滞分解的线性时滞系统主动容错H_∞控制

采用一种具有广义内模控制结构的反馈控制器,研究一类线性时滞系统的主动容错H∞控制问题。针对可由外系统描述其动态行为的故障,设计基于观测器的故障估计器,并将故障估计用于反馈控制的故障补偿。采用一种新的时滞分解方法选取Lyapunov-Krasovskii泛函,推导并证明问题可解的充分条件,最后给出主动容错控制系统的设计算法。最后通过算例验证了提出方法的有效性,并且利用时滞分解方法,保守性减小。     

网络控制系统的随机状态反馈控制

通过网络形成闭环的反馈控制系统称为网络控制系统，其特征是系统各组件之间可以通过网络交换信息。基于线性时不变被控对象的网络控制系统的离散随机模型．讨论了网络控制系统在两种离散性能指标下系统的随机最优状态反馈控制器的设计。定义了网络控制系统的随机稳定性、均方稳定性和均方指数稳定性，并证明了这两种最优控制器均可使网络控制系统均方指数稳定。最后，以网络控制下的釜式反应器为对象进行了仿真研究，结果表明了本方法的正确性和有效性。     

滤波器群时延对二元翼段阵风减缓的影响

针对二元翼段阵风载荷减缓主动控制系统,研究了数字滤波器群时延对阵风减缓效率的影响。首先建立了气动弹性模型,并将时滞系统转化为等价的无时滞系统。随后设计了阵风发生器、数字滤波器及时滞线性二次型(Linear quadratic,LQ)控制器等组成控制系统。最后对系统进行数值仿真并开展风洞实验加以验证。研究发现,当滤波器群时延量较小时可以改善控制系统性能,提高阵风载荷减缓效率,但随着滤波器群时延量增大,阵风载荷减缓效率降低甚至出现控制器失效的情况。     

具有多个执行机构Lurie系统的时滞相关稳定性

Ｌｕｒｉｅ时滞控制系统是工程实践中经常遇到的一类重要的非线性控制系统,本文根据微分方程理论,提出了不确定性具有多个执行机构的Ｌｕｒｉｅ时滞控制系统时滞相关稳定的充分性判据,并给出系统衰减速度的估计方法。该方法仅需假定时滞有界,因而其结论适扩用于变时滞的系统。文末给出应用本文结果的两个应用实例,并与相关成果进行了比较,计算结果表明了本文方法的有效性。     

基于三次样条插值的时滞GDM(1,2)模型构建及应用

针对具有时滞特征的输入输出系统,建立了灰色时滞GDM(1,2)模型。并结合三次样条插值和粒子群优化算法,求解出模型的3个参数[a,b,τ]。相对于先利用灰关联分析确定出时滞参数τ再求解灰预测模型的方法,把时滞参数τ融入模型中求解,避免了参数求解过程中的误差传递;并且还消除了时滞参数τ必须为整数的限制,使模型更加贴合现实中滞后期数不一定为整数的实际情况。最后将模型应用于公路旅客周转量的预测问题,实例表明该模型在具有时滞特征的输入输出系统预测中具有较高的精度。     

时滞对象的神经网络Smith预测控制

针对系统的时滞问题提出一种新的控制系统，将神经网络Smith预估器与神经元控制器通过预测误差有效结合在一起，起到预测控制目的。在神经网络Smith预估器中采用优于BP网络的IRN网络，仿真的结果表明系统的实时控制速度有了明显地提高。     

多网段控制系统实时任务的建模与调度

网络化控制系统中任务的调度影响控制系统与网络的性能。多网段控制系统中节点任务、通信任务与网关任务的调度是具有顺序、时限与网络资源约束的NP完全问题。建立了多网段控制系统控制任务的数学模型,以控制回路的采样周期与网络利用率为优化目标,采用遗传算法实现控制任务调度,优化了系统整体性能,仿真实例证实了调度模型及调度算法的有效性。     

一类二元时滞细胞神经网络模型的周期解的存在性

利用时滞差分方程的有关理论及周期解的概念,讨论一类二元离散时滞细胞神经网络模型的周期解的存在性,为大规模网络的研究提供借鉴方法。     

社交网络中谣言传播动力学研究

社交网络已成为谣言发酵与传播的主要媒介之一,因此有必要研究谣言在社交网络上的传播规律。本文结合时空滞后、空间扩散、媒体报道等因素对社交网络中谣言传播的影响,建立新的社交网络谣言时空传播模型。利用偏泛函微分方程理论,给出模型的稳定性以及发生Hopf分岔的判别条件。数值仿真显示时滞可以影响模型的收敛速度及改变模型的稳定性,同时,媒体对社交网络谣言的深度报道可以极大地减小网络中谣言传播者密度,并扩大系统的稳定区域。 最后,给出一些社交网络谣言传播控制策略。     

运载火箭POGO主动抑制的LQR控制器设计

针对传统蓄压器难以满足大型捆绑火箭的Pogo抑制要求的问题,本文提出了基于LQR控制器设计的Pogo主动抑制方法.以采用低温液氧/煤油补燃循环发动机的某运载火箭为研究对象,建立了Pogo主动控制单元模型,导出了Pogo控制系统的状态空间模型;以泵入口压强最小为指标,设计了LQR全状态反馈控制器和部分状态反馈控制器,实现...     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性,利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验,获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据,并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入,对自动倾斜器轴承故障进行诊断,获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法,自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

存在时延、丢包和量化误差的网络化控制系统故障检测方法

研究了同时存在未知长时延、丢包和量化误差条件下的网络化控制系统(Networked control systems,NC-Ss)的故障检测问题。通过将网络诱导时延的影响转化为polytopic不确定性,并将丢包和量化误差的影响描述成模型的未知输入,把最优残差发生器的设计等效为一个模型匹配问题,并采用基于参考模型的方法求得最优解。实验结果显示,当存在丢包、时延和量化误差时,本文的方法可以快速准确地检测到故障。     

基于多智能体系统的飞机舵面故障诊断方法

采用了多智能体系统方法对飞机系统的舵面故障诊断问题进行分析.首先从飞机系统的复杂性角度分析了该方法对其进行故障诊断的适应性,然后提出了对组成飞机舵面故障诊断系统的各智能体进行分类、建模和编码的方法,并在此基础上提出了故障诊断智能体的交互模型.在仿真实例中,采用Simulink建立了F-16飞机的仿真模型,用JADE平台构造了故障识别智能体以通过数据融合来对具体的舵面故障进行诊断,并利用MAC-Sim建立了Simulink与JADE平台之间的信息互通.仿真结果说明,该方法能够通过智能体的交互与协作来实现飞机舵面单故障和组合故障的在线协同诊断.     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

航空发动机磨损故障的智能融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出了运用神经网络和D—S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，转换成故障征兆的布尔值；其次，建立了各子神经网络的拓扑结构。并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，由此获得了各子神经网络的训练样本，对各网络成功训练后。利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果；然后，将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值，利用改进的D—S证据理论。实现了对神经网络诊断结果的融合，由此获得了最终的融合诊断结果，最后，通过算例证明了该方法的有效性。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

基于Internet的网络化三容水箱实验平台

基于网络的故障诊断与容错控制算法的现有研究大多止于数值仿真,而简单的数值算例无法准确反应实际的工业过程,需要利用真实的物理实验平台对各种算法进行评估。本文构建了基于Internet的网络化三容水箱系统,为网络化故障诊断与容错控制算法提供了一个基准的实验平台。该系统有较为精确的数学模型,可以方便地设置多种故障。整个系统立足于真实的物理系统、真实的网络传输特性以及真实的故障种类,可作为基准平台对网络化故障诊断与容错控制算法的效果进行评估。     

一类不确定非线性系统的故障诊断方法

提出一种基于观测器的残差生成器方法来达到对一类多输入多输出非线性不确定系统进行故障分离的目的。通过对待监测故障引入适当的假设,同时假定不确定性满足Lipschitz条件,设计了一种残差信号来完成故障诊断,设计过程应用了高增益观测器和自适应故障诊断观测器方法,同时不需要借助线性逼近方法。最后分析了该残差信号对于待监测故障的敏感性和对于不须报警的故障的不敏感性。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

竖炉焙烧过程智能故障诊断系统

针对赤铁矿石竖炉焙烧过程故障诊断问题,将专家系统、神经网络与案例推理技术相结合,提出了由故障预报、质量监督、故障分析与处理模块构成的竖炉焙烧过程智能故障诊断系统。讨论了系统的体系结构、功能及实现方法,并成功应用于中国最大的赤铁矿选矿厂的竖炉焙烧过程。经过现场运行,故障诊断准确率达到90%,设备运转率提高了2．98%。工业应用结果表明,本文提出的智能故障诊断系统对竖炉焙烧这类复杂工业过程的故障诊断可行。