控制系统故障诊断技术

介绍了控制系统故障诊断的基本概念和方法。提出了一种较为合理和全面的故障诊断技术方法的分类，并对其中基于模型、知识和信号处理的三种故障诊断方法进行了较为详细的论述，分别总结了它们的基本思路，对其发展中的各种问题作了归纳。最后提出了航天领域中故障诊断技术的研究重点。     

基于BP神经元网络的PLC故障诊断系统

首先建立可编程控制器控制系统的故障诊断模型,对可编程控制器控制系统的故障产生特点进行了分析,然后详细介绍了 BP 神经元网络的原理及如何应用 BP 神经元网络建立可编程控制器故障诊断系统,最后根据上述分析建立可编程序控制器故障诊断实例。     

运载火箭控制系统故障诊断系统

研究了运载火箭控制系统故障诊断系统的技术策略和实现途径,提出了基于仿真分析的分层次的故障模型结构和分级的故障诊断系统结构,以及适用于火箭控制系统的综合字典的逻辑结构和字典动态管理方法,专家辅助工具在一定程度上实现了对常见多故障和软故障的诊断.研究结果在实际系统中进行了验证.     

基于模糊观测器的不确定非线性系统故障检测方法

给出了一种不确定非线性系统的基于模糊观测器的故障诊断方法。用T-S模型描述不确定非线性系统,从而得到一种新的模糊观测器,并给出了其稳定性约束条件LMI。将模糊观测器和实际系统的输出之差作为残差可对不确定非线性系统进行故障检测。最后给出了一个控制系统感应电机的故障诊断应用实例。     

诊断键合图在液体火箭发动机故障诊断中的应用

研究了通过诊断键合图模型建立液体火箭发动机解析冗余关系的故障诊断方法。通过在液体火箭发动机键合图模型中加入观测信号和虚拟传感器的方法，建立其诊断键合图模型，并利用此模型构建了系统的解析冗余关系。提出了根据诊断键合图因果路径并利用解析冗余关系残差趋势分析建立具有残差变化方向故障特征矩阵的方法，使故障特征值能更好地反映故障特征。最后利用仿真数据对诊断结果进行验证和分析，表明该方法建模简单、诊断速度快、准确性高。     

航天器自主故障诊断技术研究进展

阐述了航天器自主故障诊断的必要性、特点和主要挑战.将自主故障诊断技术分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三类,重点归纳民近年来国内外航天器自主故障诊断技术的最新研究进展和存在的主要问题,总结了国内航天器自主故障诊断技术在实际项目中应用的现状,最后展望了航天器自主故障诊断技术未来的发展方向.     

基于多测试信息的故障诊断技术研究

导弹测试信息包括测试数据、对系统物理现象的观察等可用于判断系统状况的所有信息源。利用各种测试信息对导弹控制系统进行故障诊断是一种直接有效的方法。文中对国外和国内学者对相关领域的研究情况进行了简要介绍,提出了基于测试信息和故障源点建立系统诊断模型的方法,对模型的故障传播规律进行了分析,给出了利用测试状态值矩阵和诊断模型进行故障诊断的算法。以导弹姿态控制系统为例对算法进行验证,最后提出了一套应用方案。     

星上惯性姿态敏感器故障诊断方法评述

惯性姿态敏感器是卫星控制系统中重要的测量部件,其性能的好坏将直接影响整个卫星的姿态控制精度和可靠性。在进行大量资料调研的基础上,将目前国内外现有的陀螺故障诊断方法通过分类进行了归纳和总结,分析了各类方法的优缺点和应用场合,并对各种方法进行比对,最后得出各类陀螺故障诊断方法的发展前景,可为工程应用提供参考。     

卫星健康管理故障诊断算法的设计及其实现

自主健康管理系统对实现卫星安全性、可靠性和经济适用性具有重要意义,故障诊断算法是自主健康管理的核心技术之一。文章介绍了基于信号处理的故障诊断算法、基于解析模型的故障诊断算法和基于定性模型的故障诊断算法的国内外研究现状;提出了每种诊断算法的设计思想和实现途径;根据上述途径并结合卫星控制分系统的特点,得出了基于Unscen...     

控制系统故障诊断的实现方法研究

简要论述了故障诊断方法的重要性。并根据某控制系统的组成结构和特点,对系统结构描述、故障知识表述的技术规范进行了抽象。通过引入控制系统的结构信息,提出了一种基于部件互连的故障诊断方法,使得故障定位更准确有效。为满足用户的实际需求,设计了一套便于一线操作人员使用的故障诊断设备,从而提高了用户自我维修和保障的能力。     

基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断

在常规基于解析冗余故障诊断技术的基础上,采用具有最佳模拟特性的RBF神经网络对系统进行建模,分析了M距离应用于卫星姿态控制系统故障检测与定位的可行性,应用基于M距离的方法设计故障检测观测器,通过对残差的评估实现故障诊断。仿真结果显示,该方法计算过程简单、实时性好。     

液体火箭发动机故障检测与诊断研究的若干进展

近十年来，液体火箭发动机故障检测与诊断方法和技术的研究在以下几方面取得了重要进展：基于信号分析的方法；基于模型的方法；基于人工智能的方法；故障模式分析与信号特征提取；阈值的选择。该文对这些研究的若干进展作简要评述。     

基于故障树模型的航天器故障诊断研究

本文建立了基于故障树模型的航天器故障诊断框架，提出了航天器故障诊断的知识组织和表示方法及相应的推理控制策略，并通过对某卫星能源系统故障实验台的故障诊断验证了方法的正确性。     

航天器故障诊断与容错控制技术研究综述

详细综述了航天器故障诊断与容错控制的研究进展。重点从基于模型的方法、基于数据的方法和基于知识的方法三个方面分别阐述了航天器故障诊断技术的研究进展，并且总结了航天器容错控制技术的研究现状，然后介绍了国内外的一些相关技术项目的开展情况，最后对未来可能的发展方向进行了探讨。     

一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断方法

提出了一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断的方法，该方法利用小波包分解的精确细分的特点，分别对正常系统和故障系统的采样信号进行精确特征提取，并构造一系列基于信号能量且具有表征系统状态能力的特征向量，然后利用人工神经网络分类器对系统在各种状态下的特征向量进行分类决策，从而实现对系统的故障检测与诊断。     

基于小波分析的航天器姿态控制系统故障诊断方法研究

小波分析是一种全新的时频两维的信号分析技术,本文将其引入航天器姿态控制系统故障诊断,并针对姿态控制系统所采用的红外地球敏感器、陀螺和姿控发动机的典型故障模式,研究了基于小波分析技术的故障诊断方法。仿真结果证明了所提方法的有效性。