基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状，提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱，并通过主成分分析方法增强了信号的特征；参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想，为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为；采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数，并利用改进的人工鱼群算法，迭代搜寻了目标函数的全局最优解，得到了各故障模式的聚类中心；通过计算测试数据的最近邻聚类中心，实现了故障模式识别。结果表明，该方法无需指定聚类簇数，能在标记数据量小的情况下完成训练，较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

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。     

可重复使用飞行器再入控制系统设计

本文首先分析了可重复使用飞行器的控制结构,然后提出了一种智能变结构控制器,它可以使可重复使用飞行器控制系统克服现有方法的缺陷,无需大量的增益调节,而能自动适应非线性和强耦合的对象特性,并能适应大范围环境变化,减小对不同飞行条件下气动与结构参数的依赖性,自动补偿不确定因素和扰动的不利影响。最后通过simulink建模对控制系统进行了内外两回路协同仿真,验证了此控制系统能很好地跟踪输入,并且较好地解决了存在于变结构控制系统中抖振问题。     

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。     

基于扩展故障树的运载火箭故障诊断专家系统

针对运载火箭故障诊断专家系统中知识获取的瓶颈问题,通过将扩展故障树分析法 和 基于规则的诊断专家系统有机结合,建立基于扩展故障树的运载火箭故障知识获取及表示方 法,实现了从扩展故障树到诊断知识的自动转换和诊断知识的规范化表示,解决了基于规则 的诊断专家系统的知识获取难题。在此基础上,结合扩展故障树给出了运载火箭故障诊断专 家系统快速推理策略。该策略基于诊断优先系数,实现了对发生概率大、结构重要度高、危 害严重的故障的优先诊断,并通过浅层推理与深层推理相结合,保证了推理过程的精确性和 严密性。     

基于分布式专家系统的运载火箭故障诊断技术

针对运载火箭结构庞大,各分系统纵横交错、相互耦合的特点,基于分布式专家系统思想,提出了一种分布式运载火箭故障诊断技术方案.该方案采用产生式知识表达技术,将专家知识通过由测点表、征兆表、规则表和结论表组成的4表结构来表示,具有表述清晰、易于扩展和移植的特点.推理机制采用分布式推理和分级推理相结合的方式.分布式推理将运载火箭的系统级故障与各分系统级故障分别同时进行诊断,可有效提高诊断速度.分级推理将危害级别高的故障优先进行诊断,因此运载火箭一旦有危害程度大的故障发生时,可以及时发现、及时处置,从而使故障对系统的影响降至最低.      

天地往返可重复使用运载器再入飞行GNC系统关键技术

天地往返可重复使用运载器(RLV)在未来天战中将扮演重要角色。目前各军事大国围绕RLV的关键技术开展了广泛深入的研究。再入飞行是RLV飞行任务的重要阶段,而制导、导航与控制(GNC)系统则是RLV的核心系统之一,是RLV再入飞行的“脑系统”。本文分析了RLV在再入飞行阶段GNC系统的任务要求,明确其体系结构,分析GNC系统存在的问题,给出了深入研究GNC系统需要解决的关键技术和进一步研究的方向。     

基于故障模式分析的运载火箭发射决策系统推理技术研究

结合运载火箭诊断推理的精确定位和快速诊断决策的实时性要求,建立了分布式诊断系统的系统结构,实现诊断任务的分配与协调;通过面向故障的反向推理和深度推理方法,完成故障的精确定位;在精确推理的同时,结合故障分级诊断的推理策略,对推理的精度和实时性进行综合处理。为基于故障模式分析的运载火箭发射决策系统的建造提供了技术支持。     

分布式故障诊断专家系统在运载火箭发射决策中的应用研究

根据新一代运载火箭地面测发控系统的一体化设计要求,将分布式故障诊断专家系统应用到运载火箭发射决策中,建立了运载火箭分布式故障诊断专家系统的总体结构.根据故障信息的流动方向将诊断过程分为征兆获取级、分系统诊断级以及全局诊断和决策级3级.征兆获取级通过特征提取和神经网络模块实现复杂测试数据的征兆自动获取.分系统诊断级和全局系统诊断级的诊断推理均建立在"三表制"知识表达方法上,但根据各自任务的不同,分系统诊断级采用征兆驱动的正向推理,并结合深度推理算法实现规则的遍历问题;全局系统诊断和决策级采用面向故障的反向分级推理,并提出了故障的分级策略.     

反作用控制系统在RLV再入复合控制中的研究

以再入段的可重复使用飞行器(RLV)控制系统为研究对象,针对RLV再入姿态的气动舵面与反作用力控制系统的特点,提出优化控制选择配置算法把控制力矩指令配置为末端执行机构指令,分别由气动舵面与反作用力控制系统执行。仿真结果表明,该复合控制方法可以弥补某些情况下气动舵面控制的不足,能很好地实现RLV姿态控制,并具有更好的动态性能。