基于强跟踪EKF的组合导航系统故障检测方法

针对大方位失准角的机载SINS/GPS组合导航系统,为保证在高动态环境下实现高精度、高可靠的导航,利用强跟踪EKF滤波残差设计了一种基于残差统计特性的坏值检测算法,对导航信息进行估计和跟踪.仿真结果表明,该算法能够实时检测出GPS量测信息中的坏值信息,隔离后可显著提高组合导航精度,具有较高的可靠性、出色的容错能力和重要的工程应用价值.     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.      

Nonlinear dynamic modeling of a helicopter planetary gear train for carrier plate crack fault diagnosis

Planetary gear train plays a significant role in a helicopter operation and its health is of great importance for the flight safety of the helicopter. This paper investigates the effects of a planet carrier plate crack on the dynamic characteristics of a planetary gear train, and thus finds an effec-tive method to diagnose crack fault. A dynamic model is developed to analyze the torsional vibra-tion of a planetary gear train with a cracked planet carrier plate. The model takes into consideration nonlinear factors such as the time-varying meshing stiffness, gear backlash and viscous damping. Investigation of the deformation of the cracked carrier plate under static stress is performed in order to simulate the dynamic effects of the planet carrier crack on the angular displacement of car-rier posts. Validation shows good accuracy of the developed dynamic model in predicting dynamic characteristics of a planetary gear train. Fault features extracted from predictions of the model reveal the correspondence between vibration characteristic and the conditions (length and position) of a planet carrier crack clearly.     

Simultaneous state and actuator fault estimation for satellite attitude control systems

In this paper, a new nonlinear augmented observer is proposed and applied to satellite attitude control systems. The observer can estimate system state and actuator fault simultaneously. It can enhance the performances of rapidly-varying faults estimation. Only original system matrices are adopted in the parameter design. The considered faults can be unbounded, and the proposed augmented observer can estimate a large class of faults. Systems without disturbances and the fault whose finite times derivatives are zero piecewise are initially considered, followed by a discussion of a general situation where the system is subject to disturbances and the finite times derivatives of the faults are not null but bounded. For the considered nonlinear system, convergence conditions of the observer are provided and the stability analysis is performed using Lyapunov direct method. Then a feasible algorithm is explored to compute the observer parameters using linear matrix inequalities (LMIs). Finally, the effectiveness of the proposed approach is illustrated by considering an example of a closed-loop satellite attitude control system. The simulation results show satisfactory perfor-mance in estimating states and actuator faults. It also shows that multiple faults can be estimated successfully.     

基于扩展卡尔曼滤波器的微型燃气轮机传感器 故障诊断与硬件在环验证

为了解决微型燃气轮机在变工况条件下的传感器信号故障诊断问题,提出了基于1簇卡尔曼滤波器的故障诊断方法。该方法基于V字研发流程,使用基于模型的设计方法开发了Simulink微型燃气轮机部件级仿真模型,设计了变负载条件下的传感器故障诊断与隔离系统。基于全数字仿真平台和硬件在环仿真平台对模型以及故障诊断与隔离系统进行集成验证。结果表明:基于MBD方法的全数字仿真及硬件在环仿真具有很高的一致性,能够快速实现模型转换及验证,为微型燃气轮机控制算法开发与硬件在环验证提供了有力的支持。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

执行器故障下的运载火箭非奇异终端滑模容错控制

针对存在未知外部干扰和执行器卡死故障的运载火箭，提出了一种基于非奇异终端滑模面的姿态跟踪控制算法。首先，建立了考虑干扰和执行器卡死故障的运载火箭姿态控制系统多输入多输出系统模型；然后定义了运载火箭姿态跟踪系统模型，针对定义的模型，设计了一种非奇异终端滑模面，使得系统在执行器故障情况下仍能较为精确地跟踪参考信号。基于李雅普诺夫函数证明了运载火箭姿态跟踪控制系统的稳定性和有限时间收敛特性。数值仿真检验了本文基于非奇异终端滑模运载火箭姿态跟踪控制算法的有效性。