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。     

飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法

针对闭环控制的飞轮系统,本文采用一种基于高斯混合模型(GMM）的故障诊断方法检测飞轮的传感器故障。姿态机动的反作用飞轮是一个多工况系统。通过飞轮的历史观测数据建立飞轮的GMM模型,它用有限个高斯函数的加权组合来有效地拟合多工况的观测数据,利用基于贝叶斯推理的后验概率（BIP）指标计算新样本偏离GMM模型的程度,该指标能避免由于数据分类不确定而引起的误检测问题。仿真结果表明BIP指标不需要复杂的数学建模就能准确检测飞轮传感器故障。     

基于分离策略的航天器多故障模式诊断方法

针对定性模型诊断方法在处理多故障模式复杂系统时计算量大,不能满足航天器自主诊断实时性要求的问题,提出了新的诊断方法。为了减小冲突识别的实时计算规模,引入冲突识别的分离策略,提出了解析冗余计算方法。扩展了候选产生算法,先识别可能的异常部件,再通过冲突环境对异常部件的故障类型进行确定,在实现多故障模式系统故障诊断的同时,缩小了匹配空间。以某卫星一次电源系统为例,通过与现有算法进行对比,验证了本文的方法能够有效地减小诊断的规模,提高诊断效率,满足航天器自主诊断的需求。     

基于模型的转子系统不平衡量的估计

采用基于模型的方法对转子系统的不平衡量进行估计,首先记录初始状态下的振动信号,然后根据实时测得的不平衡响应信号,得出差值振动信号,联立转子系统的动力学方程,得出不平衡等效载荷,根据等效载荷,得出不平衡的位置、相位及大小.采用模态扩展技术实现由有限几个点的振动响应获取所需点上的响应.由于噪声的影响,提出了基于高斯小波的降噪方法.仿真与实验结果表明,这一方法能够比较准确地估计出转子系统的不平衡量.      

一种基于SD-ICA的卫星电池健康状态估计方法

针对容量增量分析（ICA）法应用在卫星电池的健康状态（SOH）估计中存在较大误差的问题，提出了基于带平滑处理并使用放电数据的容量增量分析（SD-ICA）的电池健康状态估计方法。首先，利用光滑样条函数的拟合结果具有二阶导连续的特性，对低分辨率的遥测数据进行平滑处理，从而提高了计算结果的准确性。其次，针对ICA必须使用微小电流放电数据的限制，推导出有负载条件下的容量增量（IC）计算方法，降低了对卫星电池放电工况的要求。最后，利用IC曲线的第一特征点（FOI1）与电池容量的关系，对卫星电池的健康状态进行估计。经验证，所提方法具有对数据分辨率要求低、不需要增加电池工况、计算简便等优势，可以准确地从卫星遥测数据中估计电池健康状态。研究成果在卫星电池的健康管理和任务规划中具有重要的应用价值。      

基于分层传递系统模型的航天器故障诊断方法

 针对传统的传递系统模型在航天器自主诊断系统中只能表示单一粒度诊断知识,知识表示的完备性差,导致诊断结果的分辨率不高,且诊断系统执行效率低的问题,提出了分层传递系统模型和诊断方法。为了保证不同粒度诊断知识的完备性表示,将系统模型按不同粒度和结构关系进行分层。通过自顶向下的递归搜索,先监测系统异常,再匹配故障类型,逐层缩小搜索空间,最终找出故障候选集和故障的层次关系。同时为了减小计算规模,在诊断过程中引入了分离策略,降低实时诊断计算量。应用该方法建立了某卫星测控分系统模型并进行故障仿真,结果表明该方法可以增加模型知识表示的完备性,并能有效提高诊断效率和结果的分辨率。     

空间碎片减缓策略效果仿真

根据机构间空间碎片协调委员会(IADC)和欧空局(ESA)的空间碎片减缓要求,在建立航天发射、爆炸和碰撞模型,以及碎片演化机制的基础上,对常规发射(BAU)、禁止在轨爆炸(NO-EX)和全面减缓(MIT)三种空间碎片减缓策略条件下,对2000~2100年空间碎片环境进行了仿真计算。结果表明,禁止航天器在轨爆炸、对失效的卫星和火箭上面级实施离轨操作,以及在航天器的发射和运行中不产生或抛弃分离物等减缓措施是限制空间碎片数量增长的有效方法。     

基于gamma过程及贝叶斯估计的实时可靠性评估

由于试验时间和成本的限制,系统或元件的传统可靠性评估方法已很难适用;并且同类产品特定个体之间的可靠性存在着差异.为此,提出了一种基于退化数据的特定系统或元件的实时可靠性评估方法.采用平稳gamma过程描述系统或元件的退化过程并使用贝叶斯估计方法来实时更新其参数,在此基础卜推导出精确检测和有误差检测下的系统或元件可靠度表达式.实验分析结果表明,提出的方法能实时地、更准确地评估出特定系统或元件的可靠度.这对航空航天设备的安全性有着重要意义.     

混合数据及未知权值下的维修策略决策方法

采用模糊偏好规划法从模糊成对比较集中求取各属性的权值,然后应用基于随机优势和模糊数质心距的ELECTREⅢ方法来对备选维修策略进行排序,以确定最佳的维修策略.最后将其应用到航空发动机的维修策略决策中.结果表明,提出的方法能有效地解决混合数据及未知权值下的维修策略决策问题.      

基于数据关联性分析的飞轮异常检测

针对航天器早期故障在闭环系统下难以被检测、数学模型难以精确建立的问题,提出了一种基于数据关联性分析的归纳式系统异常监测(IMS)方法。该方法采用无监督学习的聚类算法,利用具有关联性的参数构建数据向量,通过聚类分析自动建立健康数据向量的族类阈值区间。关联关系的破坏将引起部分参数超出族类阈值区间,使系统的异常程度存在模糊性与随机性。引入云模型评价指标,将闭环系统异常程度的不确定性通过熵与超熵定量表示,从而更加准确地判断闭环系统的异常程度。仿真结果表明:该方法能够建立卫星飞轮闭环系统的族类知识库,并可以根据云模型提供的定性知识有效判断系统的异常程度。