基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于无监督学习的时序序列故障诊断方法研究

随着信息技术和传感器技术的发展,基于数据驱动的故障诊断技术是保障大型工业设备高效、安全运行的关键技术之一.机器学习由于其具有强大的特征表示能力与基于大数据的特征提取优势,多种深度神经网络模型已成为故障诊断领域中最常用的特征提取方法之一.但监测设备收集到的数据中包括大量的无标签数据,基于监督学习的深度神经网络模型没有办法对其进行充分的利用,造成了部分有用信息的浪费.针对无标签数据,提出基于无监督学习的方法,利用最大化互信息的思想训练特征提取模型,在此基础上,设计一种针对时序序列数据的故障诊断方法,并在公开数据集凯斯西储大学轴承数据集上验证,取得了比以往传统方法更高的诊断精度.在卫星监测数据上进一步验证,提出的特征提取模型能够对故障不同阶段进行区分,很好地捕捉不同阶段的数据特性.结果表明,提出的基于无监督学习的故障诊断方法能够有效、充分地利用大量的无标签数据,提高时序序列数据的故障诊断精度.     

基于DDPG的航天器性能-故障关系图谱推理方法研究

对深度确定性策略算法进行改进,结合图注意力网络,提出将知识与人工智能结合的航天器故障推理方法.在构建航天器部件级知识图谱的基础上,根据航天器知识图谱的结构、语义配置强化学习的环境,设置独特的奖励函数、策略网络与价值网络.针对航天器知识图谱的图结构数据特性,引入图注意力机制进行更为准确的故障定位.模拟故障发生情况进行实验验证,实验结果表明该方法能够由测点与测点特征出发进行反向故障推理,获得故障路径,快速自主定位发生故障的功能模块与故障模式.     

基于深度学习的航天器组合体惯性参数在轨智能辨识

针对在轨服务过程形成新组合体的动力学参数未知的问题,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的智能参数辨识算法,实现在外力作用下,线动量和角动量不守恒条件下的航天器组合体多参数辨识。利用卷积神经网络权值共享的特点,设计4层卷积神经网络,通过短时间内对大量特定存储形式的状态数据的训练,实现航天器组合体多参数快速高精度辨识。利用数学仿真试验对算法的可行性进行验证,结果表明：在24s内,质量与质心位置收敛;1190s内,惯量参数收敛,辨识精度在3%以内。说明所提方法在外界随机干扰力和力矩影响下能准确快速辨识出航天器组合体质量、质心位置和惯量矩阵。     

航天器热故障诊断专家系统推理机的设计

航天器在飞行过程中,经常发生各种故障,因此需要充分进行地面模拟试验.在航天器地面热试验的故障分析过程中,除了形成了可供故障诊断用的规则以外,还得到了许多具体的事例.后者很难用规则来准确地描述,但却是人类专家最珍贵的经验,必须加以利用.据此提出了基于事例推理和基于规则推理的混合推理机制,给出了具体的流程图,并就两种推理给出了相应的冲突消解策略.     

小样本下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断

针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题,提出一种小样本条件下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同健康状态下的壳体振动信号;使用由卷积层和池化层组成孪生子网络自适应地从原始振动信号中提取低维特征,使用欧式距离判定输入样本对的特征相似度;通过相似度对比的方法扩大训练样本数量并训练孪生神经网络模型;最后,对测试样本进行健康状态识别。实验结果表明：与传统深度神经相比,所提方法在小样本情况下具有更高的准确率。同时,多通道数据融合实验表明：所提方法能够从不同通道的信号中学习到有关故障信息,多通道数据融合可以进一步提高诊断准确率。     

基于YOLOv8的卫星遥感图像快速目标检测方法

目标检测相关技术已经广泛应用于空间目标监视、卫星自动寻轨等领域,也是计算机视觉领域最重要和最具有挑战性的研究分支之一,逐渐成为国内外军事领域的应用热点.在现代空天对抗中,通过卫星遥感图像获取近地飞行器目标,借以快速判断敌方部队的有生力量,将使我方部队占据战略优势.针对卫星观测距离过远、遥感图像背景复杂等问题,研究基于一阶段轻量化网络YOLOv8的小样本目标检测算法.通过图像翻转、马赛克数据增强及mixup数据增强等图像增强手段提高了模型的泛化性能;通过多次调整优化函数、降低类别损失增益及降低掩模比等参数调整策略提高了模型的平均精度;通过使用参数预设及加载原优化函数导出的模型提高了模型的运算效率.提出的方法在公开的飞行器数据集进行了验证,验证指标包括查准率-查全率(precision-recall)、平均精度(mAP)和画面每秒传输帧数(FPS).结果表明本文提出的改进型网络模型能满足卫星遥感图像的快速目标检测需要.     

基于非线性未知输入观测器的航天器故障诊断

针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,设计了一组非线性未知输入观测器,并依据故障解耦的思想,产生结构化的残差集,实现非线性系统执行器的故障隔离。研究考虑了未知扰动对非线性系统的影响,并利用Lyapunov理论证明了所设计观测器的稳定性。最后,以三轴稳定卫星的姿态控制系统为对象,仿真验证了所提方法对各种典型执行器故障诊断的有效性。     

基于序列图像的空间目标三维重建

空间目标三维重建对空间态势感知和理论研究具有重要意义。针对空间目标图像存在的由纹理重复导致的错误重建问题,提出了一种新的基于运动信息恢复三维场景结构策略。该策略将序列目标图像的成像时间顺序作为先验信息,顺序地加入新图像进行迭代,以避免因目标结构对称、纹理重复所导致的重建错误。同时针对空间目标成像数据匮乏的问题,进行了空间目标图像仿真,并开展了空间目标地面模拟成像实验研究。结果表明:运动分析结果精确,对噪声有较强的鲁棒性,恢复出的目标三维点云能在一定程度上表达目标的结构信息。同时给出了进行空间目标三维重建时图像序列应满足的边界条件。      

基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究

根据模糊逻辑和神经网络网络对故障诊断方法做了研究，并介绍了具体实现过程，最后结合某液压系统对该方法作了验证，并给出了直接用前馈感知器进行故障诊断的对比结果。     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

基于深度迁移学习的航天器故障诊断

随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天...     

一种基于模态参数实时辨识方法的参数时变航天器控制方法

针对一种因挠性结构转动引起模态参数变化的航天器研究了一种基于模态参数辨识的控制方法。首先以一种刚柔耦合复杂航天器为对象,建立分析航天器的动力学模型。然后,基于该模型,采用一种基于改进递归预测器的子空间辨识(RPBSID)法模态辨识方法估计系统状态量。最后,基于辨识状态量采用无模型控制方法进行控制,通过基于MATLAB软件的仿真实验,验证了方法的有效性。     

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。     

一种航天器智能自适应控制方法

航天器智能自适应控制是航天器智能自主控制的一个重要组成部分。研究以带可伸缩挠性附件航天器为对象,以实现高精度、高稳定度和强适应性为目标的智能自适应控制的基本原理和方法,根据对象特征模型和自适应黄金分割控制律提出了基于附件长度的变参数主动控制方法,即中心刚体控制与挠性附件主动控制相结合的联合自适应控制方法。数学仿真结果表明不管航天器挠性附件伸展或收缩,亦或是受到共振扰动,该控制器都能快速抑制姿态角和模态的振动,而且姿态角和模态超调量都很小,其控制效果优于其他控制器的控制效果。     

基于自适应神经网络的飞行器主动容错控制

针对飞行器非线性系统执行器故障,利用RBF神经网络和自适应控制律,提出了基于自适应神经网络的故障重构和容错控制方法。设计了自适应神经网络观测器,利用神经网络逼近故障,引入调节因子,设计自适应律以在线调整神经网络权重向量和中心向量。构造自适应神经网络控制器,结合神经网络设计补偿控制输入。利用Lyapunov稳定性定理证明了所提方法可以实现系统渐近稳定。仿真实验结果验证了所提的方法对故障系统具有良好的观测性能、控制精度和响应速度。     

飞机电源系统故障诊断专家系统

应用人工智能理论,开发了飞机电源系统监控装置.利用专家系统理论对某型飞机电源系统进行了全面的分析,建立了完整的电源系统知识库,实现了实时状态监测和故障诊断,并能给出异常或故障信息,为整个飞机非航电系统采用专家系统进行故障诊断提供了经验,具有实际应用价值.      

敏感器故障诊断与容错控制一体化设计

摘要： 针对卫星敏感器故障情况下的故障诊断与容错控制一体化设计问题,本文将敏感器有效性因子和控制器增益作为整体,利用区域极点配置方法设计综合输出反馈控制律,保证了良好的系统性能;再利用敏感器偏差的最优估计方法进行实时估计敏感器有效性因子,反解即可得到控制器增益,保证了控制的实时性和快速性;最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．