基于奇异值分解的冗余惯导系统故障诊断

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。     

基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障检测与识别

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。     

基于RBF网络的惯导系统初始对准

建立了惯导系统（ＩＮＳ）初始对准的线性和非线性误差模型。分析了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构和工作原理。研究了ＲＢＦ网代替初始对准中的卡尔曼滤波器的实现方法。通过仿真表明，用神经网络进行初始对准，既可获得与卡尔曼滤波相同的对准精度，又提高了系统的实时性。     

随机多变量连续系统的辨识

本文讨论了由随机向量微分方程描述的多变量连续系统的辨识问题。虽然假定微分方程中的噪声项是白噪声,但是用方脉冲函数积分微分方程后,所得到的代数方程中的噪声项却是有色噪声。为了得到无偏的参数估计,本文提出一种预滤波方法。仿真例子表明这种方法是很有效的。     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。     

角速率平台伺服机构的智能控制与容错研究

介绍了角速率平台伺服机构智能控制研制进展。用单片机控制,对角速率反馈通道实现了2次故障判别、1次系统重构。用Fuzzy控制建立了相应隶属函数,确定了故障判别阈值。实验表明系统工作稳定,故障的Fuzzy差别合理,故障通道切换平稳,重构后系统工作仍正常。     

均值检验方法及其在冗余惯性导航系统中的应用

采用了非线性滤波的方法对影响故障检测及分离（FDI）性能的传感器误差进行了补偿,同时提出了故障检测与分离的均值检验方法（MVT）,该方法可以对2个传感器同时出现故障的情况进行检测与隔离。5个陀螺冗余惯性导航系统仿真结果验证了本文算法的有效性。     

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

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