组合导航系统的鲁棒故障诊断

 讨论了导航系统的故障检测问题,提出通过设计对特定导航系统故障敏感的最优鲁棒向量来检测组合导航系统故障,只利用传感器的测量数据,不需要具体的动态模型,并与常用的奇偶检测法进行了比较.最后以3个导航系统的组合为例,仿真结果显示,鲁棒故障诊断的检测故障、隔离故障效果明显提高.     

基于对偶原理的二子样划船补偿算法

划船补偿算法一般以典型划船运动为基础,利用最优化理论来进行推导.圆锥补偿算法不仅可利用最优化理论,还可利用Goodman-Robinson理论进行推导.利用对偶原理,将Goodman-Robinson理论下得到的二子样修正圆锥补偿算法推广至划船补偿算法设计中,得到一种改进的二子样划船补偿算法.在典型划船运动条件下,对得到的划船补偿算法进行了数字仿真,并与二子样优化划船补偿算法进行了对比研究.仿真结果表明,此改进二子样划船补偿算法能提高速度更新精度.     

基于模糊基函数网络的系统故障检测

给出了基于T-S模型的模糊基函数网络(FBFN),并提出了一种基于FBFN的未知系统故障信息检测通用方法.将未知系统分为已知部分和未知部分.系统的实际输出包括已知部分输出、未知部分输出和故障信息等三部分.已知部分用数学模型描述.未知部分包括系统的建模误差、噪声干扰等不确定性,用FBFN逼近.因此,根据系统的实际输出、数学模型输出和FBFN输出可估计出故障信息.最后给出了某飞机的微波着陆系统故障信息检测仿真实例.     

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。     

多传感器斜置系统故障检测的奇偶向量补偿方法

提出采用神经网络对多传感器斜置组件的奇偶向量进行补偿,从而消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对奇偶向量的影响,提高系统对小幅值故障检测与隔离的准确性.基于神经网络的方法与卡尔曼滤波、偏差分离估计方法相比,不需要各项误差的动态模型和噪声统计特性.神经网络采用有一定时间延迟的样本进行在线学习时,利用补偿后的奇偶向量能够检测出有一定斜率的斜坡型故障.     

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。     

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。     

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。     

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。