基于线性参数变化自适应观测器的鲁棒故障诊断

基于线性参数变化自适应观测器,研究了一类具有外部扰动的不确定线性参数变化系统的鲁棒故障诊断问题。针对飞控系统具有非线性和时变的特点,运用了线性参数变化技术,提出一种基于线性参数变化自适应观测器的自适应故障估计算法来估计故障信息。为降低外部扰动对故障估计的影响,引入了H∞鲁棒性能指标来设计线性参数变化自适应观测器以及故障估计算法。结果表明,该方法具有良好的故障估计性能,且对外部扰动具鲁棒性。设计过程中,将参数的求解转化为线性矩阵不等式（LMIs）约束下的凸优化问题。最后,将该方法应用于直升机线性参数变化飞控系统执行器故障诊断,仿真实验验证了该方法的有效性。     

飞机颤振模态参数辨识的期望最大化

文章采用一种适用于噪声环境的期望最大化算法,准确地辨识飞机的颤振模态参数.在建立随机状态空间模型的基础上,该算法以迭代的形式计算似然函数的最大值,它包括两步:期望和最大化.无需计算对数似然函数的二阶偏导及其近似式,可提高似然函数收敛于平稳点的可能性.算前采用新息方差准则估计出系统的阶数,以减少计算复杂度.最后利用试飞试验数据辨识飞机的系统参数,验证了其方法的有效性.     

涡扇发动机的一类大包线系统建模

基于涡扇发动机部件级模型,研究了具有非线性和时变特性的涡扇发动机非线性变参数系统建模问题。通过系统辨识的方法,以高压转子转速为调度变量,得到典型工作点的多项式非线性系统。在此基础上,借鉴增益调度思想,将高度和马赫数拟合成系统的时变参数,利用回归算法,建立大包线慢车以上非线性变参数(Nonlinear parameter-varying,NPV)模型。仿真表明,采用该方法建立的非线性系统与部件模型在单个转速状态时误差小于0.05%,非线性变参数模型与部件模型在大包线范围内的误差小于1%,验证了本文方法的可行性和有效性。     

全样本并—串联系统屏蔽数据的统计分析

详细推导了完全样本并—串系统屏蔽数据场合下的似然函数,并且给出了常数失效率单元和线性失效率单元所组成的并—串联系统屏蔽数据的参数的极大似然估计以及采用似然比构造区间估计的方法得到参数的近似区间估计。     

三参数Weibull分布参数的极大似然估计数值解法

利用降阶思想,给出了一种新的求解三参数Weibull分布参数的极大似然估计数值方法。该方法首先假定形状参数已知,将三元方程组转化为二元方程组,并用二分法求解该二元方程组的数值解,然后将尺度参数和位置参数表示成形状参数的函数,此时极大似然函数仅是关于形状参数的单变量函数,再次应用二分法即可得出形状参数的最优估计结果。该算法稳定,不需要赋予初始值,对样本数量没有限制。与其他方法相比,具有计算精度高、运算速度快的优点,便于工程应用。     

基于CG法刚架结构位移参数的动态Bayes随机估计

在刚架结构随机有限元方程的基础上,首次建立了刚架结构位移参数的动态Bayes误差函数,推导了相应的动态Bayes均值和方差表达式,提出多维参数估计步长的一维自动寻优方案后,结合CG法研究了刚架结构位移参数的动态Bayes随机估计方法,同时给出了刚架结构位移参数具体估计步骤。研究表明,动态Bayes随机估计方法能有效地动态估计刚架结构位移参数,具有迭代次数少、计算精度高、收敛速度快的优点,且能同时进行多参数估计;刚架结构位移参数的收敛性依赖于位移参数先验信息的准确性;动态Bayes方法也可用于其他位移参数的动态识别。     

基于随机减量的运行模态频域分析方法

以高层建筑、大跨桥梁等难以进行人工激励的大型复杂结构为对象,提出并实现了一种基于随机减量技术和复模态指示因子函数法的新型频域运行状态模态参数识别方法.由随机运行响应估计随机减量函数,然后通过时频域变换得到频域的半功率谱密度函数,并用复模态指示因子函数法从半功率谱密度函数中识别结构模态参数.最后对1个三维空间结构模型进行算法验证,得到相应的各阶模态参数,证明了将随机减量技术和复模态指示因子函数法相结合的方法识别大型结构模态参数的有效性和合理性.     

单向分类随机模型方差分量的经验Bayes估计

对于在质量控制、生物育种以及计量经济等方面有着广泛应用的单向分类随机模型 其中y_(ij)为观测数据,ε_i～N(0,σ_1~2)为随机效应,ε_i～N(0,σ_2~2)是随机误差,通常要求考虑对其参数μ,σ_1~2,σ_2~2作出估计,特别是对方差分量σ_1~2,σ_2~2的估计。而在目前常见的估计方法中,大都有一个共同的缺点,即不能保证方差分量估计的非负性。本文采用经验Bayes方法,在平方损失下,利用密度函数及其偏导数的核估计构造出方差分量的一个经验Bayes估计,这个估计是非负的。并证明了这种估计是渐近最优的,在一定条件下,其收敛速度可任意地接近于0(n~(-1/2)。     

基于动态失效率模型的可靠性实时预测

针对失效率函数可变的非线性动态系统,基于系统状态建立参数未知的动态失效率模型。将历史状态和Nelson-Aalen估计的失效率数据作为训练样本,利用具有快速且精确学习能力的径向基网络逼近动态失效率函数。针对系统的非线性,通过粒子滤波方法对运行中的状态进行在线估计,并由此确定随状态改变的系统失效率,从而对可靠性进行实时评估与预测。通过对带有疲劳裂纹增长的机械系统进行仿真,充分验证了这种可靠性预测方法的可行性和有效性。     

基于Hammerstein模型的非线性气动弹性系统辨识

在非线性气动弹性系统的辨识中,Hammerstein模型常用来辨识系统的非线性部分,而假设其线性部分是已知的。本文以累积相干函数为准则,有效地选择非线性部分的基函数,减少辨识参数的数目;利用条件逆谱法得到系统线性部分的极点,并构造相应的正交基函数;基于Hammerstein模型,建立该非线性系统的参数化模型;用非迭代方法求解模型参数;从而提出了能够同时辨识系统线性和非线性部分的非迭代辨识算法。以俯仰方向含刚度五次非线性的二元翼段为例,验证了该辨识方法的有效性。     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.     

Identification of Time-Varying Modal Parameters for Thermo- Elastic Structure Subject to Unsteady Heating

A time-varying modal parameter identification method combined with Bayesian information criterion （BIC） and grey correlation analysis （GCA） is presented for a kind of thermo-elastic structures with sparse natural frequencies and subject to an unsteady temperature field. To demonstrate the method, the thermo-elastic structure to be identified is taken as a simply-supported beam with an axially movable boundary and subject to both random excitation and an unsteady temperature field, and the dynamic outputs of the beam are first simulated as the meas- ured data for the identification. Then, an improved time-varying autoregressive （TVAR） model is generated from the simulated input and output of the system. The time-varying coefficients of the TVAR model are expahded as a finite set of time basis functions that facilitate the time-varying coefficients to be time invariant. According to the BIC for preliminarily determining the scope of the order number, the grey system theory is introduced to determine the order of TVAR and the dimension of the basis functions simultaneously via the absolute grey correlation degree （AGCD）. Finally, the time-varying instantaneous frequencies of the system are estimated by using the recursive least squares method. The identified results are capable of tracking the slow time-varying natural frequencies with high accuracy no matter for noise-free or noisy estimation.     

基于TAAM机场终端区容量评估方法研究

本文先给出了终端区容量的定义及终端区容量评估的难点,然后系统地介绍了TAAM仿真方法,并以某机场终端区系统进行仿真,在考虑终端区系统自身复杂性和影响因素随机性的情况下,对某机场终端区容量的大小进行评估。最后对仿真结果给出的不同情况下的运行架次和延误情况进行统计分析,找出影响终端区容量的不同因素及其影响程度。仿真结果验证了评估方法的可行性。     

Optimized Fuzzy Clustering Method for Health Monitoring of Shield Tunnels

Since health monitoring of shield tunnels generally employs multiple sensors belonging to different types,a fine analysis on massive monitoring data,as well as further quantitative health grading,is really challenging.An optimized fuzzy clustering analysis method based on the fuzzy equivalence relation is proposed for health monitoring of shield tunnels.Clustering results are auto-generated by using fuzzy similarity-valued map.The results follow the idea of unsupervised classification.Moreover,a convenient new health index HI is proposed for a fast tunnel-health grading.A case study on Nanjing Yangtze River Tunnel is presented to validate this method.Three types of indicators,namely soil pressure,pore water pressure and steel strain,are used to develop the clustering model.The clustering results are verified by analyzing the engineering geological conditions;the validity and the efficacy of the proposed method are also demonstrated.Further,the fuzzy clustering analysis also represents a potential for identifying abnormal monitoring data.This investigation indicates the fuzzy clustering analysis method is capable of characterizing the fuzziness of tunnel health,and beneficial to clarify the tunnel health evaluation uncertainties.     

基于FBG传感器的固体火箭发动机结构健康监测技术

讨论光纤布拉格光栅(FBG)传感技术用于固体火箭发动机结构应变场、温度场和损伤状况健康监测的可行性。分析了利用FBG传感器组成固体火箭发动机结构健康监测系统的关键技术问题,包括光纤传感器的工艺集成,光纤传感网络的最优化布置,分布式传感器信号的解耦与处理等,并给出一些研究结论和初步解决方案。基于FBG传感器的健康监测系统在固体火箭发动机领域显示了良好的应用前景。     

润扬悬索桥动力特性的特征提取与重构

当前大型桥梁在线健康监测与损伤识别中主要采用基于结构模态参数的方法,该类方法存在固有缺陷。结构的频响函数包含了更丰富的结构动力信息,但数据量大、冗余度高,不利于工程应用。本文采用主元分析方法,对结构频响函数进行空间变换,得到的主元向量可在最小均方意义下提取数据的主要分布特征,根据主元的累积贡献率,可选取较少的主元可靠重构结构的频响函数,从而使基于频响函数的在线监测在大跨桥梁结构的应用更为可行。具体针对润扬长江大桥,结合实时监测系统的测点布置,对南汊悬索桥进行了动力特性分析,根据降维后的较少主元对结构频响进行重构。误差分析结果表明,采用27或20个主元能提取润扬悬索桥的主要动力特征,重构误差的均方值分别为0.0097和0.0134。     

空间柔性充气结构分布式光纤裂纹损伤监测方法

空间柔性充气结构作为一种航天器基本组成单元,在气闸舱、空间居住舱等领域受到越来越多关注。针对此类结构损伤状态的智能辨识,对于目前正在开展的深空与星际探测具有重要意义。为此,本文提出了一种基于分布式光纤传感器的空间充气结构裂纹损伤实时监测技术。借助ANSYS有限元分析方法,数值模拟得到含裂纹损伤的充气结构模型在不同内压载荷作用下的应变响应与分布规律。在此基础上,通过由芳纶编织而成的柔性充气结构表面布置分布式光纤光栅传感网络,实时采集不同位置与程度损伤对应的表面应变分布与变化信息。提取能够表征结构裂纹特征的辨识参量,建立光纤传感器应变响应差值与裂纹损伤长度之间的关系模型,实现裂纹损伤区域定位与损伤长度识别。研究结果表明,本文所提方法具有非视觉测量、实时性好以及多种功能复用等优点,能够为未来空间柔性充气结构服役状态辨识与在轨快速维护提供技术支撑。     

无人旋翼机机载放射性监测系统研制

选取GM管与NaI(T1)伽马谱仪双辐射探测器作为辐射监测单元,通过软硬件开发,将GPS技术、无线通信技术、核分析技术、放射源定位、剂量率绘图等功能相融合,研制出一套快速灵敏且不受地形限制的远程机载辐射监测系统。测试结果表明:所开发的无人旋翼机机载放射性监测系统在3 km的传输距离下可保持稳定有效的数据通信;机载监测系统的最大可探测距离满足环境辐射监测需求;系统上位机软件实时显示获取的环境辐射数据,并具有轨迹标定、剂量警报、数据查询和分析等功能,为环境辐射评估提供了依据。     

基于LabVIEW的电控旋翼测控系统设计

以电控旋翼综合试验台为研究对象,基于LabVIEW设计开发了一套电控旋翼测控系统。采用自顶向下的设计方法,将各个需要实现的功能模块化,供顶层统一调用。该测控系统整合了测控系统中各个硬件功能,有效实现了系统运行状态反馈、设备控制、控制参数在线发送、数据实时采集与储存、以及旋翼状态监视系统自动保护等功能。试验实测表明:所开发的电控旋翼测控系统能够实现所需的各项功能并满足性能要求。     

Simulation Tools for a Fiber-Optic Based Structural Health Monitoring System

Probability of detection(POD)graphics allow for a change from qualitative to quantitative assessment for every damage detection system,and as such it is a main request for conventional non-destructive testing(NDT)techniques.Its availability can greatly help towards the industrialization of the corresponding Structural health monitoring(SHM)system.But having in mind that for SHM systems the sensors are at fixed positions,and the location of a potential damage would change its detectability.Consequently robust simulation tools are required to obtain the model assisted probability of detection(MAPOD)which is needed to validate the SHM system.This tool may also help for the optimization of the sensor distribution,and finally will allow a probabilistic risk management.INDEUS,simulation of ultrasonic waves SHM system,was a main milestone in this direction.This article deals with the simulation tools for a strain based SHM system,using fiber optic sensors(FOS).FOS are essentially strain/temperature sensors,either with multi-point or with distributed sensing.The simulation tool includes the finite element model(FEM)for the original and damaged structure,and algorithms to compare the strain data at the pre-established sensors locations,and from this comparison to extract information about damage occurrence and location.The study has been applied to the structure of an all-composite unmanned aircraft vehicle(UAV)now under construction,designed at Universidad Politecnica de Madrid for the inspection of electrical utilities networks.Distributed sensing optical fibers were internally bonded at the fuselage and wing.Routine inspection is planned to be done with the aircraft at the test bench by imposing known loads.From the acquired strain data,damage occurrence may be calculated as slight deviations from the baselines.This is a fast inspection procedure without requiring trained specialists,and it would allow for detection of hidden damages.Simulation indicates that stringer partial debondings are detected before they become critical,while small delaminations as those produced by barely visible impact damages would require a prohibited number of sensing lines.These simulation tools may easily be applied to any other complex structure,just by changing the FEM models.From these results it is shown how a fiber optic based SHM system may be used as a reliable damage detection procedure.