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。     

诊断键合图在液体火箭发动机故障诊断中的应用

研究了通过诊断键合图模型建立液体火箭发动机解析冗余关系的故障诊断方法。通过在液体火箭发动机键合图模型中加入观测信号和虚拟传感器的方法，建立其诊断键合图模型，并利用此模型构建了系统的解析冗余关系。提出了根据诊断键合图因果路径并利用解析冗余关系残差趋势分析建立具有残差变化方向故障特征矩阵的方法，使故障特征值能更好地反映故障特征。最后利用仿真数据对诊断结果进行验证和分析，表明该方法建模简单、诊断速度快、准确性高。     

基于数据库技术的故障诊断知识库管理系统设计

为解决传统大型复杂系统故障诊断专家系统中存在的知识库庞大、难于维护管理的问题,结合数据库技术设计了一套基于Windows平台的知识表示和知识库管理系统。该系统充分利用了数据库技术,实现了对知识库中知识的存储、添加、删除、修改和查询以及编辑过程中的一致性、完备性和冗余性要求,通过将该系统应用到运载火箭测试发射中的故障诊断专家系统中,一定程度上实现了知识处理的自动化,为运载火箭故障诊断专家系统的开发和运用奠定了重要基础。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

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。     

电子设备可靠性预计参数综合分析方法研究

如何调整元器件的参数以满足可靠性要求并达到最佳的效费比?传统的方法是绘制故障率随单个预计参数变化的曲线，然后根据变化的趋势分别进行调整，但该方法很难直观地反映出多参数对故障率的综合影响，为了达到优化的目的，设计人员需要根据经验反复地调整各类参数。为此，本文结合电子产品可靠性预计软件，给出了直观分析各参数对电子设备可靠性预计结果综合影响的方法。     

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     

新一代并行处理星载计算机技术研究

为提高卫星的整体性能，对并行处理技术在集中式控制体系结构卫星平台的关键部件——星载计算机中的应用进行了研究。所设计的星载计算机采用了总线仲裁和故障隔离技术，并具有图像处理等复杂功能。通过并行双CPU资源的冗余重构设计，可保证在某个CPU发生故障后实现星戴计算机的降级使用，提高了星载计算机的可靠性，并给出了监控软件的流程。最后，采用离散傅里叶变换(DFT)运算，对设计的计算机的并行处理能力进行了预估。     

八作动器隔振平台的通道耦合分析及解耦控制

分析一种对称结构的八作动器隔振平台的通道耦合特性。分析表明由于结构对称，当有效载荷质心位于平台纵轴的延长线上，且有效载荷的惯性主轴与平台对称轴平行时，平台可分解成两个独立的单自由度系统和两个2阶耦合子系统。利用矩阵同时对角化方法对平台的2阶耦合子系统进一步解耦，仿真结果显示解耦控制能够衰减被动隔振的谐振峰，改进平台的隔振性能。     

FY—1C卫星高分辨率云图传输技术

介绍了FY－1C星传输系统的任务、方案、主要技术指标和组成。系统采用极化隔离加带外频谱抑制的方法，达到了信道隔离的技术指标。概述了星载记录器由磁带记录器向固态记录器转变的技术因素以及磁带记录器、FLASH和DRAM固态记录器的研制过程。简述了传输系统在轨测试和运行状况。