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。     

导弹地面设备电控系统故障检测与诊断技术研究

以导弹地面设备电控系统为研究对象，介绍了一种集故障检测与故障诊断于一体的智能化系统。对系统的常见故障及其机理进行了分析，将基于知识的故障诊断推理技术与故障树及神经网络分析方法相结合。利用信息融合技术构建了电控系统故障诊断专家系统，使得故障树和神经网络推理与基于符号的知识诊断有机地结合起来，大大提高了诊断系统的工作效率和可靠性。     

小波包-神经网络在桥梁损伤定位检测中的应用

将小波包变换和人工神经网络相结合,用于模型桥不同位置的损伤智能定位检测。首先对不同位置损伤振动信号进行3层小波包分解,并计算信号在各频段所占的能量率,以此作为训练样本对拓扑结构不同的人工神经网络进行学习训练,然后利用训练好的网络对不同损伤位置进行定位识别。方法可以有效地区分各种损伤位置,为结构损伤智能检测与评估提供技术积累。MATLAB数值仿真结果进一步验证了方法的可行性和有效性。     

人工神经网络在卫星姿态测量系统故障诊断中的应用研究

针对卫星姿态测量系统的硬件故障, 应用人工神经网络进行故障检测与诊断, 得到了较为满意的结果。研究表明, 人工神经网络结构简单, 学习速度快, 适应性广, 对于卫星姿态测量系统中的姿态传感器故障, 检出率和诊断正确率可达到百分之百     

面向资源约束航天器控制系统的故障检测研究

针对航天器控制系统的闭环特性和星载计算机存储空间和计算能力等资源受限的特点,研究基于互质分解技术和Youla参数化方法的故障检测方法.考虑航天器控制系统动力学方程和运动学方程,建立线性化系统模型,并给出状态空间表达形式;以状态观测器为基础,利用互质分解技术和Youla参数化方法分别研究控制信号和控制误差与残差的关系,进而给出只与控制信号和控制误差相关的残差设计方法;建立卫星闭环姿态控制系统仿真平台对算法进行仿真验证.仿真结果表明:由于在故障检测过程中避免了观测器的并行运行,因此所提方法在保证故障检测性能的前提下减少了计算量.     

基于小波故障检测的INS/GPS导航系统信息融合技术

针对组合导航系统中传感器众多、故障难以辨识等特点,运用多小波分析技术对各传感器的状态信号作小波分析,在较短时间内发现故障点。采用联邦式信息融合机制,通过模糊推理的方法在故障系统和非故障系统之间进行无扰动切换,实现自适应系统重构,保证系统的导航定位精度、容错能力和可靠性。采用跑车试验和仿真实验相结合的方法对提出的技术方案进行验证,证明了其可行性。     

固体发动机点火冲击段信号小波变换分析

基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用小波方法具有精确分频的特点，进行了固体火箭发动机点火冲击段这一典型的非平稳信号的动态特性信号的提取，仿真及针对实际信号的处理均表明本方法具有很好的去除噪声能力。     

基于综合观测器的执行器过程故障量精确诊断

执行器的非线性与输出不可得在一般复杂动力学系统中具有典型性,而其过程故障量的精确诊断是个前沿难点问题.针对该问题,研究一种面向控制系统和执行器的综合观测器方法.提出一种适用于带有非线性执行器复杂系统的新型自适应观测器方法,可克服输出量不可直接获得的条件限制,实现故障诊断并获得执行器真实输出估计;基于执行器输出估计与控制器输出量,采用扩张状态观测器实现过程故障量精确估计,从而为主动容错故障调节提供诊断依据.以卫星姿态控制系统飞轮摩擦力矩增大这一典型非线性执行器故障的过程故障量精确诊断为应用实例验证了本文方案的有效性及优越性.     

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。     

基于小波变换技术的瞬态信号检测

在未知瞬态信号检测中，一般采用广义似然比检测。然后广义似然比检测不能有利利用瞬态信号的固有特性，检测性能不是很好。本文在介绍瞬态信号和噪声的小波变换特性基础上，提出了基于小波变换域估计的检测方法。最后给出了几种检测器的工作特性比较。     

神经网络在火箭容错控制中的应用

利用解析冗余思想和神经网络的非线性映射能力，提出了基于神经网络的故障检测和容错控制框架，以此实现解析冗余，并将其应用于火箭稳定回路容错控制设计，仿真研究表明，该方案设计思想正确．具有一定的实用价值。     

神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用

为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

空间飞行器推进系统的故障检测

文中采用基于人工智能条件下的专家系统知识，应用门限算法进行故障特性提取和相应的故障推理机制研究，在由大量小发动机组成的空间飞行器推进系统实验中进行应用，通过已有的实验数据，离线回放表明此方法具有实时检测功能，可以解决工程实际问题。     

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

组合导航系统故障检测的小波变换方法研究

为保证组合导航系统能始终正常工作，故障的检测与隔离至关重要。研究表明，小波变换方法在检测系统硬故障方面具有很大优势。本文即以INS／GNSS组合导航系统为例对此进行了仿真研究，并提出了两种具体的检测方案。通过仿真和分析，比较了这两种检测方案的优劣。     

基于模糊神经网络的飞船GNC分系统故障诊断

研究了基于模糊神经网络的飞船GNC分系统的故障诊断方法,提出了重构新的激励函数并附加动量因子的改进BP算法,采用了由输入层、输出层、隐含层和量化层组成的一种4层前向模糊神经网络,通过Ⅱ型隶属度函数完成输入模糊化。建立了基于模糊神经网络的GNC分系统故障诊断系统,实验验证了改进BP算法以及该诊断系统的正确性和有效性。     

某自动测试系统神经网络故障诊断模块设计与实现

阐述了自动测试系统中故障诊断的重要性,详述了诊断的流程.以某型防空导弹自动驾驶仪为例,首先利用LabVIEW中的MATLAB脚本节点,分别以BP和RBF神经网络为算法编写故障诊断函数;然后用LabVIEW开发故障诊断模块界面,最后将TabVIEW和神经网络两者的优势结合实现自动驾驶仪的故障诊断.实验仿真结果表明:模块设...     

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。