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21.
王晓雷  杨庆俊  郑钢铁 《宇航学报》2007,28(4):1007-1011
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。  相似文献   
22.
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。  相似文献   
23.
本文讨论了鲁棒故障检测滤波器在喷气式发动机传感器故障诊断中的应用。鲁棒故障检测滤波器方法使残差既有干扰解耦特性又有方向特性。该滤波器的设计结合了未知输入观测器原理与Beard故障检测滤波器原理。利用未知输入观测器产生的残差对未知输入(干扰)具有鲁棒性,而特定方向性是基于BFDF技术获得的。最后举例说明了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
24.
基于奇异值分解的冗余惯导系统故障诊断   总被引:3,自引:0,他引:3  
贾鹏  张洪钺 《宇航学报》2006,27(5):1076-1080
为了验证奇异值分解法(SVD)存冗余惯性组件系统故障诊断中的实用性,进行了一系列的研究。以沿正十二面体对称侧面配置的六陀螺冗余惯件组件为平台,对2种基于奇异值分解的故障诊断方法进行了相心的实验,分析了不同类型故障下的故障诊断效果及其原因。实验结果证明了方法在实际应用中的有效性,2种疗法均可以正确的诊断出故障。奇异值分解法中的方法2不仅可以检测一个陀螺的故障,还可以检测2个陀螺同时发生故障的情况,有更广泛的实用价值。  相似文献   
25.
针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.  相似文献   
26.
基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障检测与识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
宋华  张洪钺 《航天控制》2002,20(1):65-70
给出了基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障的检测与识别方法。讨论了全解耦奇偶向量的产生方法,给出了全解耦奇偶向量的存在条件,并结合卡尔曼滤波方法得到了故障模型参数的估计方法。最后给出了仿真实例。结果表明,全解耦奇偶方程方法能估计出动态系统执行器故障模型。  相似文献   
27.
基于四元数估计角速率的陀螺故障定位   总被引:7,自引:1,他引:7  
邢琰  魏春岭 《宇航学报》2003,24(4):410-413,417
当卫星速率积分陀螺的配置冗余度不满足一致性检验条件时,不能单纯利用硬件冗余实现陀螺的故障定位。鉴于角度和角速度敏感器的输出通过卫星运动学相关,本文利用姿态测量敏感器的输出来诊断陀螺故障。首先根据姿态测量敏感器的输出得到卫星姿态四元数,进而根据四元数动力学方程得到粗略的姿态角速度信息,并将此角速度作为输出信息用于对卫星动力学方程的滤波,从而得到较精确的角速度信息,为单冗余度陀螺组件的故障定位提供解析冗余信息。利用四元数方法可以避免出现奇点。仿真结果证明了该方法的有效性。  相似文献   
28.
基于神经元的容错组合导航系统设计   总被引:6,自引:0,他引:6  
马昕  袁信 《宇航学报》1999,20(2):7-13
本文讨论了容错组合导航系统中的多传感器信息融合问题,提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验,验证了这种方法的可行性,并分析了该研究领域所存在的问题,提出了可能解决的技术途径,并预测了未来的发展趋势。  相似文献   
29.
INS/GPS组合导航系统的容错研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文研究了INS/GPS组合导航系统的容错问题,并提出了一个两级故障检测及分离方案。通过采用该方案,INS/GPS组合导航系统将具有较高的容错能力,并能为用户提供连续、精确的导航信息。  相似文献   
30.
基于支持向量机的组合分类方法及应用   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。  相似文献   
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