独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度.     

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

应用证据推理理论实现卫星故障诊断信息的融合方法

针对卫星故障诊断中应用同一征兆域信息难以区分的故障，提出了一种基于证据推理理论的故障诊断新方法．该方法应用证据推理理论实现卫星故障不同征兆域信息的融合，从而获得更加准确的故障定位．文中分析了卫星故障诊断中应用证据推理理论进行信息融合的必要性，研究了应用证据推理理论实现卫星故障不同征兆域信息融合的理论方法，给出了该方法的实际应用，讨论了应用该方法需注意的问题，最后给出了结论．     

小卫星多级故障诊断系统设计

提出一种基于模糊神经网络的小卫星多级故障诊断系统,利用多级的方式对小卫星的故障进行诊断。其中第一级采用模糊聚类的方法,将故障定位于模块级;第二级采用模糊径向基神经网络,完成故障的部件级定位。最后用该故障诊断方法针对卫星故障仿真系统做了实验,对其预设故障进行了诊断,诊断结果与仿真系统预设故障完全一致。实验表明:多级故障诊断结构提高了故障诊断的系统性、准确性并大大降低了故障诊断中的计算量。     

粗糙集在卫星电源系统故障诊断中的应用研究

为了提高多故障诊断算法在诊断信息不完备时的诊断能力,引入粗糙集技术。对粗糙集技术中决策表的约简问题进行了深入地研究,给出了约简算法;详细论述了已有的实时诊断算法的步骤和缺点,把粗糙集技术和其诊断算法相结合,给出了改进的诊断算法。将此技术应用于卫星电源系统的故障诊断中,在缺少征兆信息的情况下仍能正确地进行实时诊断,表明可以提高诊断能力和效率。     

基于组件的模糊推理在卫星故障诊断中的应用

利用COM组件技术实现故障诊断组件化 ,用模糊推理技术与故障诊断技术相结合的方法 ,给出卫星故障诊断组件化平台 ,并开发了模糊推理组件。最后针对某型号卫星的电源系统 ,将模糊推理组件应用在电源损耗器故障诊断专家系统中     

卫星运行中的自主控制技术

阐述了卫星自主控制的必要性，分析了卫星自主控制的要求和特点。在此基础上，设计了分布式多Agent自主控制系统，介绍了主控单元Agent中智能规划与调度功能的实现方式；在自主控制系统中其他Agent采用分层控制，介绍了各部分的功能和实现方式。     

柔性可靠性与故障诊断处理综合设计技术

针对现代卫星高可靠、长寿命的要求,从卫星系统整体角度出发,根据卫星数字化系统/设备的特点,应用网格技术和多学科综合技术实现卫星内部、甚至卫星个体之间的柔性重组,提高卫星及星座的系统可靠性.提出柔性可靠性技术、测试技术和故障诊断与处理的融合技术,将可靠性、测试性和故障诊断与处理的设计分析与产品功能/性能设计紧密结合,建立综合应用的设计分析模型,实现一体化设计,并尝试对此进行综合应用仿真,以达到卫星数字化系统/设备简单、经济和高可靠的目的.      

基于Agent卫星故障诊断系统的开发研究

本文研究并建立了基于智能Ａｇｅｎｔ的分布式故障诊断系统模型,同时还研制了基于智能Ａｇｅｎｔ的卫星故障诊断原型系统。该系统客户机／服务器集成机制,满足故障诊断的工程需要。使多种软件相互通讯,多种诊断方法相互融,从而提供了新的故障诊断分析方法与手段,使并行同步多故障诊断成为可能。     

故障诊断神经网络系统的专家知识表达方法

通过介绍其它故障诊断技术存在的问题，研究了故障诊断神经网络系统，提出了两种故障诊断神经网络的专家知识表达方法，并将其应用于飞行器液压动力系统的故障诊断，仿真结果表明：提出的方法是正确可行的，并且专家知识表达方法对诊断结果有很大影响，该方法可推广应用于其它动力系统的故障诊断     

编队飞行小卫星群的相对自主定轨算法研究

针对有参考星的编队飞行小卫星群的自主位置保持 ,研究了基于星间测距的主从星相对自主定轨的可行性及其算法。考虑突发测量噪声对算法稳定性的影响 ,在迭代EKF算法中引入弱化因子 ,对误差较大的观测量实施“软删除” ,相比抗差Kalman滤波 ,性能稳定、额外计算量小、适于星载实现。仿真表明 ,无摄动运动下的相对定轨误差可控制在 0 1m左右 ;J2 项摄动的情况下的相对定轨误差约为 2m。     

基于粗糙集理论的卫星故障诊断方法

卫星结构和控制的复杂性、独特性和诱发故障的多源性导致其故障诊断的困难．卫星的一种故障模式与许多症状变量有关,目前的故障诊断推理因未充分考虑症状变量的冗余变量而比较复杂．提出了基于粗糙集理论的故障症状约简新方法,用卫星故障实例研究了新方法的应用,结果表明该约简方法对消除卫星故障症状信息冗余、简化和优化故障诊断推理非常有效。     

基于Bayes统计模型的卫星融合定轨方法研究

根据目前天基导航系统现状,结合中国对低、中轨卫星精密定轨的要求,给出了天地基信息融合定轨的原理;结合卫星待估融合参数的先验信息,提出了基于Bayes统计模型的卫星精密定轨方法;在卫星观测的线性化融合模型中引入观测噪声,利用概率估计融合模型,根据Bayes理论进行卫星状态改进量的最大后验估计,并分析了Bayes估计方法的定轨精度;依据期望融合的待估改进量方差最小规则建立了相应的参数求解算法;最后以导航融合测控系统中测距和测速数据的融合定轨为例进行了仿真实验,表明该融合方法能够得到很好的定轨效果。     

基于时序建模的卫星故障检测方法

为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型,实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫星数据间的时序关联,提出基于长短期记忆神经网络的卫星故障检测方法,并引入滑动窗口机制实现卫星数据的有效预测与故障检测。考虑卫星数据多元特征参数间的关联关系,引入时间卷积和自编码器神经网络,同时建模不同时刻、多元特征参数间的依赖关系,实现融合多元特征参数进行卫星故障的有效检测。以某型号卫星电源分系统为实验对象,仿真结果表明,所提算法和模型在关键指标方面优于BP神经网络等传统故障检测方法和模型。     

基于故障树分析法的故障诊断专家系统

介绍了一个应用于卫星控制系统的基于故障树分析法的故障诊断专家系统,并描述了此专家系统的基本设计构想及实现方法。该系统既能完成不精确性逻辑推理,又能实现动态知识的过程描述,还能完成必要的复杂的数值计算。该系统也可以应用于其他领域的故障诊断。     

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。      

基于可诊断性约束的测点优化配置研究

为提高卫星的安全性和可靠性,适应在设计阶段对故障诊断进行考虑的需求,以动量轮为例,将故障可诊断性作为优化目标,提出基于DM分解技术的测点优化配置方法,并给出故障可诊断性评价的相关定义.分析动量轮模型和故障,建立动量轮的结构模型;采用DM技术对动量轮的结构模型进行分解,并分析动量轮模型的解析冗余关系;在对各故障的可检测性和可分离性进行分析的基础上,根据结构模型的偏序关系,获得使故障具有可检测性和可分离性的最小传感器集合;给出故障可诊断性评价的定义,并针对两种传感器配置情况,进行可诊断性分析.本文所提方法为设计阶段开展故障诊断的研究提供了借鉴和参考.