输入—输出过程脉冲型故障的统计检测方法与容错检测技术的研究

对于输入-输出系统的脉冲型故障,本文指出了系统运行过程中发生的输出部件故障和输入部件故障与时间序列分析领域AO型及IO型常数据之间的关系,系统地总结了过程故障统计诊断方法(特别是仿Jacknife法、假设检验法和影响分析法)的研究现状及其存在的不足之处,建立了两组容错辨识算法,并基于容错辨识技术提出了分别适用于第一类故障和第二类故障检测与辨识的有效方法。最后,通过仿真计算验证了新方法的有效性。     

子空间辨识方法的改进

针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要，基于数字子空间状态空间系统辨识（N4SID）方法，提出并推导了指定状态为量的子空间辨识方法，并在某些双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿真实验，说明通过指定状态变量的子空间辨识方法可以得到较好的辨识结果。     

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测，故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

发动机故障诊断主因子模型故障相关性准则的研究

】主因子模型是发动机状态诊断（基于故障方程的故障诊断）理论的一个新进展。故障相关性准则的正确选取是主因子模型的核心问题。本文给出三种建立故障相关性准则的途径，即利用线性回归分析、时序分析和系统辨识理论中的定阶准则建立故障相关性准则，以及利用数理统计中的线性模型线性假设显著性检验理论和区间预测理论建立故障相关性准则。文中对所得到的１１个准则进行了比较。研究结果表明，利用线性模型线性假设显著性检验理论建立的两个准则（变量显著性准则ＶＳＣ和子集显著性准则ＳＳＣ）要比近代回归分析、系统辨识或时序分析中通常采用的选择最优变量子集的定阶准则具有更强的故障辨识能力和鉴别线性模型多重共线性的能力。     

N4SID辨识方法在航空发动机中的应用

针对在现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立系统动态模型的需要 ,本文研究了基于状态空间模型的数字子空间状态空间系统辨识 (N4SID)方法 ,并在某型双转子涡喷发动机非线性气动热力学模型的“小偏离”状态上进行了仿真实验 ,结论表明 :该方法可以较准确地辨识发动机“小偏离”状态时的系统模型     

结合统计的模型辨识在发动机故障诊断中应用

以一个双轴分排涡扇发动机为例,研究了数理统计和模型辨识组合方法诊断发动机双故障的可行性和效果.模型辨识法基于发动机性能仿真模型,在辨识的过程中利用了发动机平衡技术,考虑了模型的非线性.运用数理统计方法对辨识法得到的结果进行再处理,弥补了单纯以拟合程度为标准进行故障隔离的不足,定义和选择合适的故障指标,可以在多重故障模型下得到良好的故障隔离效果.      

多操纵面飞翼构型飞机舵面故障在线诊断方法

舵面故障会影响飞机的操纵性,为实现飞机的控制重构需在线诊断出舵面的故障信息.针对多操纵面飞翼构型飞机,提出了一种在线诊断其舵面故障的方法.飞翼构型飞机舵面故障在线诊断需辨识的操纵导数个数较多,直接使用最小二乘法难以精确辨识得到各操纵导数.基于限定记忆最小二乘法,采用分组辨识法对飞机的操纵导数进行辨识,减少了每次辨识操纵...     

有控飞行器气动参数辨识研究

研究了利用极大似然理论进行有控飞行器气动参数辨识的问题，首先介绍了牛顿－拉夫逊（ＭＮＲ）简化算法，然后，提出了采用此入外部激励的办法进行气动参数辨识，这种方法可增强参数的可辨识性，最后提出了构造故障弹道辨识气参数的设想，由于特定的故障弹道和外加激励一样，不同程度地激发了导弹的飞行信息，故辨识结果较好。     

空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。     

基于交互式多模型的飞控系统容错控制研究

针对飞控系统故障引起的参数跳变问题,提出一种基于交互式多模型飞控系统容错控制方法,该算法建立在多个辨识模型和最优二次型控制、特征值配置的基础上.首先,根据作动器故障参数模型设计一系列并行的辨识模型,每个模型对应一种故障;然后,分别采用最优二次型控制和特征值配置的方法设计对应于正常模型和故障模型的控制器;最后,基于交互式...     

Identification of the state-space model and payload mass parameter of a flexible space manipulator using a recursive subspace tracking method

The on-orbit parameter identification of a space structure can be used for the modification of a system dynamics model and controller coefficients. This study focuses on the estimation of a system state-space model for a two-link space manipulator in the procedure of capturing an unknown object, and a recursive tracking approach based on the recursive predictor-based subspace identification (RPBSID) algorithm is proposed to identify the manipulator payload mass parameter. Structural rigid motion and elastic vibration are separated, and the dynamics model of the space manipulator is linearized at an arbitrary working point (i.e., a certain manipulator configuration). The state-space model is determined by using the RPBSID algorithm and matrix transformation. In addition, utilizing the identified system state-space model, the manipulator payload mass parameter is estimated by extracting the corresponding block matrix. In numerical simulations, the presented parameter identification method is implemented and compared with the classical algebraic algorithm and the recursive least squares method for different payload masses and manipulator configurations. Numerical results illustrate that the system state-space model and payload mass parameter of the two-link flexible space manipulator are effectively identified by the recursive subspace tracking method.     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

Spatial transformation of general sampling-aliasing frequency region for rotating-blade parameter identification with emphasis on single-probe blade tip-timing measurement

Blade-health monitoring is intensely required for turbomachinery because of the high failure risk of rotating blades. Blade-Tip Timing (BTT) is considered as the most promising technique for operational blade-vibration monitoring, which obtains the parameters that characterize the blade condition from recorded signals. However, its application is hindered by severe undersampling and stringent probe layouts. An inappropriate probe layout can make most of the existing methods invalid or inaccurate. Additionally, a general conflict arises between the allowed and required layouts because of arrangement restrictions. For the sake of economy and safety, parameter identification based on fewer probes has been preferred by users. In this work, a spatial-transformation-based method for parameter identification is proposed based on a single-probe BTT measurement. To present the general Sampling-Aliasing Frequency (SAFE) map definition, the traditional time–frequency analysis methods are extended to a time-sampling frequency. Then, a SAFE map is projected onto a parameter space using spatial transformation to extract the slope and intercept parameters, which can be physically interpreted as an engine order and a natural frequency using coordinate transformation. Finally, the effectiveness and robustness of the proposed method are verified by simulations and experiments under uniformly and nonuniformly variable speed conditions.     

空间翻滚非合作目标消旋技术发展综述

大量残存太空的空间垃圾对在轨运行航天器的安全构成严重威胁,对其进行主动移除已迫在眉睫。火箭末级、失效卫星等非合作目标已失去姿态调整能力,且长期在失控状态下运行,受太阳光压、重力梯度等摄动力矩及失效前自身残余角动量等因素的影响往往会出现翻滚运动。对翻滚非合作目标直接捕获存在碰撞风险,为降低风险系数采取消旋后再捕获是较为合适的方式。在对火箭末级、失效卫星等典型非合作目标运动形式及消旋过程进行分析的基础上,综述了目前国内外所提出的接触式及非接触式消旋方法,并对非合作目标翻滚运动测量及动力学参数辨识和消旋控制这两项消旋共性关键技术进行了归纳总结。本综述将为中国空间碎片主动清除技术的发展提供有益参考。     

不完全疲劳寿命数据可靠性分析的秩统计方法及其应用

首先给出了不完全疲劳寿命数据和无失效寿命数据的平均秩估计量公式,然后导出了不完全疲劳寿命数分别遵循三参数Weibul分布和对数正态分布参数的等权估计公式与加权估计公式,最后给出了两个应用实例。     

变结构自适应控制在BTT导弹中的应用

 提出了ＢＴＴ导弹自动驾驶仪的变结构自适应设计方法。该方法完全基于对象参数变化和随机扰动的上下界,无需对系统进行参数辩识和对随机扰动进行在线估计,增强了控制系统的适应性和鲁棒性。在考虑了各种非理想因素的情况下,得到了令人满意的仿真结果。     

固体火箭发动机参数辨识

固体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,但由于影响辨识参数精度的因素很多,在应用中稍有不慎就会得不到合理的辨识结果。文中分析了影响辨识参数精度的因素,揭示了种种不合理的结果,提出了一些检验辨识结果可信性的方法。     

FUZZY IDENTIFICATION METHOD BASED ON A NEW OBJECTIVE FUNCTION

Many fuzzy models on modeling and controlmethods have been developed since Takagi-Sugeno model was proposed[1] .The main prob-lems of the fuzzy identifying method based on T-S model appear in the following two aspects:　　 1 It is important what heuristic knowledgeis chosen to acquire the premise structure of theT- S model.This problem is related to the opti-mal partition of input space of premise part andmodeling accuracy.　　 2 Itis crucial whatidentifying method is u-tilized to estimate …     

飞行器参数辨识方法与应用研究

研究了非线性连续－离散系统极大似然估计方法的实现及其在飞行器气动参数辨识中的应用问题，首先给出了递推计算灵敏度算法的构成，初始摄动的选择和初值的计算，继而导出了不需矩阵求逆运算的递推算式。最后结合飞行器的气动参数估计来说明算法的具体实现。