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。     

液体火箭发动机滚动轴承故障诊断方法初探

轴承故障在回转机械的各种故障中占有很大比例,轴承故障的诊断和检测是机械故障诊断重点发展的技术之一。本文结合发动机滚动轴承使用情况,介绍了液体火箭发动机滚动轴承故障诊断的作用、工作过程、诊断与检测方法。     

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。     

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     

基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断

在常规基于解析冗余故障诊断技术的基础上,采用具有最佳模拟特性的RBF神经网络对系统进行建模,分析了M距离应用于卫星姿态控制系统故障检测与定位的可行性,应用基于M距离的方法设计故障检测观测器,通过对残差的评估实现故障诊断。仿真结果显示,该方法计算过程简单、实时性好。     

利用分层测试实现无线电高度表故障诊断

针对早期无线电高度表可测性不强的问题 ,提出了分层测试的思想 ,以两种常见体制的无线电高度表为例 ,通过测试需求分析 .设计了切实可行的分层测试方案 ,从测试方法、内容、原理和结果分析等方面进行了描述。软件模拟运行表明 ,分层测试可明显提高测试深度和故障诊断率 ,有效解决高度表可测性差的问题 ,满足系统设计指标 ;相对于人工测试 ,可提高式作效率 ,缩短检测周期。     

基于G2的航天器故障诊断

基于故障诊断系统开发工具G2,研究了航天器故障诊断问题。并通过对某卫星电源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该工具对航天器故障诊断的可用性。     

带马尔科夫参数的容错控制系统中系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系

讨论了带马尔科夫参数的容错控制系统 (FTCSMP)中 ,在保持系统随机稳定性的前提下 ,系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系 ,并进一步给出了确定故障诊断检测延迟时间范围的方法 ,为故障诊断方法的选择提供了依据     

传感器故障诊断方法研究

对近年来传感器故障诊断和信号恢复的方法，包括硬件冗余、分析冗余和人工神经网络方法作了总结，并指出了它们的优缺点便为进一步研究传感器故障诊断和信号恢复方法提供启示。