航空发动机传感器与执行机构信息重构算法

为实现航空发动机传感器与执行结构在故障情形下的故障幅值估计及信息重构，缓解故障对发动机性能的影响，在已有故障检测和故障隔离算法的基础上，提出一种基于修正的广义似然比（GLR）方法的信息重构算法。针对某型民用涡扇发动机的传感器与执行机构发生恒偏差与漂移故障的情形下进行了仿真验证。结果表明:基于修正的GLR方法对传感器和执行机构恒偏差和漂移故障的故障幅值估计具有较高的精度，两种故障情形下故障幅值的估计值的均方根误差均不超过0.005，故障部件信息重构后故障对系统性能的影响得到有效缓解。      

四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行机构部分失效故障和传感器偏差问题,为了可靠,安全、稳定的飞行,采用自适应容错控制策略.当无人机飞行时,利用二阶卡尔曼滤波器在线快速估计状态、检测执行器故障和传感器偏差,当执行器故障检测和诊断出来后,将故障因子视为自适应因子,用来调节自适应容错控制器的参数,使故障影响变小,同时估计传感器的偏差,如有偏差,则将偏差部分补偿给输出信号.在Matlab实验平台上对所提方法的可行性和有效性进行仿真验证,结果表明四旋翼无人机执行机构在发生部分失效故障和传感器偏差时,采用自适应容错控制策略,输出信号能够快速跟踪参考输入信号,实现了对四旋翼无人机的容错控制.     

基于递阶联合滤波器的故障检测与重构方法

随着现代航天器等高精度飞行系统的日益复杂，飞行控制系统的安全运行问题愈来愈突出地表现出来。故障检测、隔离和重构（FDIR）技术是航天器可靠性的重要保证。文章在卡尔曼滤波估计算法的基础上，提出 了基于递阶联合滤波器族的故障检测、隔离和重构方法。该方法根据备份滤波器的概念，构造了一种融合滤波器的树状递阶联合结构，在此基础上，可以设计并实现多级故障检测和隔离措施，进而有效地完成系统的重构功能。通过一个INS／GPS／Doppler组合导航系统的仿真实例， 说明了该方法的可行性和有效性。基于递阶联合滤波器结构的多传感器信息处理技术克服了集中卡尔曼滤波器和普通联合滤波器的缺陷，对提高多传感器系统的容错性能具有重要意义。     

基于H_∞估计的鲁棒故障检测

为了减少故障误警率和提高故障检测精度 ,文章利用H∞ 估计和优化理论研究了线性离散不确定系统的故障检测问题。故障检测的关键是使余量发生器产生的余量对不确定因素和干扰输入具有鲁棒性 ,同时对故障具有敏感性。另外 ,文中还讨论了门限值的计算和选择问题。最后 ,仿真计算了在模型不确定性和随机干扰情况下 ,某飞行器传感器 /执行器故障的检测过程。与基于卡尔曼滤波的方法比较 ,基于H∞ 估计的故障检测方法能有效降低误警率。     

多传感器斜置系统故障检测的奇偶向量补偿方法

提出采用神经网络对多传感器斜置组件的奇偶向量进行补偿,从而消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对奇偶向量的影响,提高系统对小幅值故障检测与隔离的准确性.基于神经网络的方法与卡尔曼滤波、偏差分离估计方法相比,不需要各项误差的动态模型和噪声统计特性.神经网络采用有一定时间延迟的样本进行在线学习时,利用补偿后的奇偶向量能够检测出有一定斜率的斜坡型故障.      

飞行控制系统传感器故障的检测及校正

飞行控制系统必须具有很高的可靠性,本文给出了一种控制系统故障检测与估计的修正偏差分离估计方法,并将该方法应用到飞行控制系统传感器的故障检测及校正中。为验证该方法的有效性,用一个简化纵向飞行系控制统进行了模拟,结果表明,该方法很有效。     

卫星姿态控制系统执行器微小故障检测方法

针对卫星姿态控制系统执行器微小故障检测问题,提出一种基于神经网络干扰观测器的微小故障检测方法。该方法利用卫星姿态控制系统内的冗余关系,分别构建陀螺干扰观测器和干扰力矩观测器,对系统内的测量误差、扰动等进行估计,并对故障检测观测器进行扰动补偿,提高对执行器微小故障的检测能力。仿真结果表明,与基于解析模型的方法相比,该方法能够较精确地对解析模型的误差进行补偿,明显降低了检测阈值,实现了对扰动掩盖下的微小执行器故障检测。      

基于FDDPB方法的卫星姿态控制系统故障诊断

针对卫星姿态控制系统故障诊断问题,将执行机构及输出传感器的阶跃型和缓变型输出偏差统归于一种"参数偏差"型故障,介绍了改进的参数偏差型故障的实时检测与诊断 (FDDPB,Fault Detection and Diagnostics of Parameter Bias)算法,说明了此算法在卫星姿态控制系统执行机构和传感器故障诊断中的应用.引入卫星姿态动力学模型和飞轮模型,建立了算法仿真模型,选取执行机构阶跃型和缓变型故障作为故障注入条件,将该算法用于实验验证.仿真结果表明:该算法能够检测出系统发生的故障,且能够准确估计出故障幅值.      

余度传感器结构的故障管理

为了使捷联惯性导航系统具有容错的能力,要求对捷联惯性导航系统中的余度传感器结构进行故障管理。本文阐述了两种余度传感器结构的故障管理方案:直接比较测量的故障管理方案和广义似然比检验(GLT)故障管理方案。两种方案都能对余度传感器结构进行故障检测、故障分离和故障重构。文内还对两种方案的优缺点作了比较分析。     

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．     

基于键合图模型的传感器布局方法

为研究传感器布局对于故障诊断性能的影响,使用键合图方法对系统建模。通过在键合图模型中设置虚拟传感器模拟测点,利用键合图的结构信息和因果关系约束推导出一组解析冗余关系式,即系统残差,通过分析残差、故障及传感器配置的关系,提出了一种基于满足故障检测性和隔离性要求的传感器布局方法,在最大限度满足系统诊断性能前提下选择数量最少的传感器配置方案。最后,以同步发电机为例建立键合图传感器布局模型,通过残差推导其结构故障特征矩阵以及传感器特征矩阵,并对所提出的传感器优化布局方法进行验证,得出在参数性故障检测和隔离性能最高前提下的传感器配置方案。      

基于线性最小均方差估计的星敏感器故障诊断

针对使用两个星敏感器进行姿态测量的三轴稳定控制系统,利用星敏感器输出值与陀螺输出值的解析冗余关系,通过设计两个滤波器实现对不同星敏感器的故障隔离.考虑到陀螺测量噪声以乘性噪声的形式出现在姿态运动学方程中,利用陀螺输出测量值和目标星敏感器的测量值,采用线性最小均方差估计器得到包含目标星敏感器故障信息的残差; 以无故障情况下残差的统计方差为基础得到阈值,通过检验残差评价值是否超过相应的阈值,实现对目标星敏感器故障的检测; 分别将两个星敏感器作为目标星敏感器,综合两个故障检测结果隔离故障.对星敏感器出现测量偏差和精度逐渐下降两种故障的仿真验证了该方法的有效性.     

非线性系统多故障诊断方法

给出了非线性系统的一种基于模糊奇偶方程的多故障诊断方法.解决了非线性系统中同时出现多种故障时的故障检测与识别问题.首先构造线性系统的全解耦奇偶方程,再应用T-S模型融合非线性系统各个工作点处的线性模型的全解耦奇偶方程得到模糊奇偶方程.模糊奇偶方程产生的残差仅对一个执行器故障敏感、对一个传感器不敏感,而对其他执行器不敏感、对其他传感器敏感.将传感器和执行器故障模型表示成偏差的形式,根据残差信息可以估计出故障的模型参数.给出了应用递推最小二乘方法对各故障模型的参数进行估计的方法.给出了铁路牵引控制系统的感应电机仿真实例.结果表明,新方法能够对传感器故障和执行器故障同时存在的多故障进行诊断.     

航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术

结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.     

Real-time sensor fault detection and isolation for LEO satellite attitude estimation through magnetometer data

Attitude estimation is a critical component of the Attitude Determination and Control System (ADCS) of any satellite. It is used to convert the sensor observation data to an estimated attitude using filtering algorithms. However, in the presence of sensor faults, the ADCS fails to achieve the desired attitude accuracy. In this paper, the Fault Tolerant Extended Kalman Filter (FTEKF) is proposed to handle this imperfection. In accordance, various filtering steps are included in the FTEKF design to enhance both attitude estimation and sensor fault detection. The developed algorithm can detect and isolate any unexpected sensor faults in real time, which provides a reliable attitude estimation. A comparative study with the classical and robust Kalman filters is performed through numerical simulations in order to validate the effectiveness of the adopted filter in case of magnetometer fault data.     

基于非线性未知输入观测器的航天器故障诊断

针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,设计了一组非线性未知输入观测器,并依据故障解耦的思想,产生结构化的残差集,实现非线性系统执行器的故障隔离。研究考虑了未知扰动对非线性系统的影响,并利用Lyapunov理论证明了所设计观测器的稳定性。最后,以三轴稳定卫星的姿态控制系统为对象,仿真验证了所提方法对各种典型执行器故障诊断的有效性。     

基于键合图模型的SHA/EMA余度系统的故障诊断

针对液压伺服作动器（SHA）和机电作动器（EMA）组合的余度系统中故障模式复杂的问题,采用基于键合图模型的故障诊断方法,可以诊断出系统中多种参数故障。首先建立SHA/EMA余度系统的行为模型,然后根据因果关系倒置法转换成诊断键合图模型,进而推导出计算残差的解析冗余关系式（ARR）,并创建故障特征矩阵（FSM）作为故障隔离的依据。联立行为模型和诊断模型对可隔离故障进行诊断,并通过ARR估计故障参数以诊断不可隔离故障。选取典型故障进行仿真验证,结果表明可隔离故障和不可隔离故障均被成功隔离,验证了所提方法对SHA/EMA余度系统的故障诊断是有效可行的。      

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.