基于LMI和离散模型的航空发动机压气机传感器鲁棒故障诊断

针对航空发动机压气机健康监测提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)和H_∞优化理论的航空发动机压气机传感器鲁棒故障诊断的方法.在航空发动机具有模型不确定性和外界噪声的情况下,应用基于神经网络的线性拟合方法实现航空发动机压气机离散模型的建立;并通过LMI和H_∞优化问题的求解得到未知输入观测器的设计参数,实现具有强鲁棒性的传感器故障诊断.该方法比以前研究中未知输入观测器故障诊断方法的优点在于能够同时处理模型不确定性和外界噪声.应用ALSTOM公司提供的燃气涡轮压气机模型进行了仿真验证,在压气机具有白噪声模型误差和正弦外界干扰的情况下,实现对小于测量范围2%的传感器故障的检测和诊断.      

基于鲁棒故障观测器的非线性离散系统容错控制设计

针对存在执行器故障以及未知干扰的非线性离散系统,提出了一种鲁棒故障估计与容错控制方法。首先在未知系统干扰作用下,设计鲁棒故障观测器实现系统状态和执行器故障的同步估计;然后根据鲁棒故障观测器得到的系统状态估计和故障估计信息设计容错控制器,进行状态反馈容错控制,同时基于D稳定与H_∞控制理论对鲁棒故障观测器和容错控制器进行设计,实现了多约束条件下的故障估计与容错控制;最后用飞行控制系统模型验证了所提方法的有效性。     

基于扩张状态观测器和指令滤波器的导弹姿态控制

针对包含气动参数摄动及执行机构故障等多源不确定性的导弹系统,设计了一种基于扩张状态观测器和指令滤波器的姿态控制方法。该方法通过扩张状态观测器估计系统不确定量,并将不确定量的估计值反馈到控制律中,通过反步法的递归形式补偿各个子系统中的不确定性;同时采用指令滤波方法,得到内回路的跟踪指令及其一阶微分信号,避免了传统反步法"微分膨胀"的问题。仿真结果表明,该方法具有良好的抗干扰和容错性能。     

故障诊断的神经网络多重模型自适应方法

将神经网络与故障诊断的多重模型自适应方法相结合,提出了故障诊断的神经网络多重模型自适应方法,并对某型航空发动机控制系统传感器故障进行诊断仿真。仿真表明,该方法能够用来解决具有模型不确定性系统的故障诊断问题,同时,对未知的故障模态具有自学习能力     

航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错关键技术综述

针对未来航空发动机需求，结合多电分布式控制特点和优势，基于先进算法，开展了多电分布式控制系统故障诊断与容错关键技术研究。首先从航空发动机分布式控制系统、多电发动机、故障诊断与容错控制方法和硬件在环仿真平台搭建4个方面对国内外航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错技术进行梳理，总结了多电分布式控制系统故障诊断与容错的关键问题；之后提出了多电分布式控制系统的故障诊断与容错架构设计、基于模型的故障诊断与容错方法、双主动冗余电机控制系统故障诊断与容错方案、基于深度学习的电力作动器故障诊断与容错方案和硬件在环仿真平台搭建的关键技术；最后对航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错未来的发展趋势进行展望。     

多无人机协同自适应滑模容错控制及仿真研究

针对多无人机编队飞行过程中的僚机故障问题,提出一种基于扩张高增益观测器的自适应滑模容错编队控制方法,以提高编队飞行的稳定性。根据长机-僚机法建立了五机编队的数学模型以及编队中僚机的故障模型,利用扩张高增益观测器对故障僚机三个通道的偏差故障进行观测。在编队控制器中设计了自适应滑模容错控制方法,以消除失效及偏差两种故障对僚机的影响,并运用Lyapunov稳定性理论证明了系统跟踪误差最终有界收敛。仿真结果表明,采用该控制方法无人机编队在僚机故障的情况下,仍然能够保持正常编队飞行。     

卫星姿态控制系统容错控制综述

主要针对卫星姿态系统容错控制研究领域已有的成果进行了回顾。总结了国内外卫星容错控制的现有成果,主要从卫星姿态控制系统的可重构性、单体卫星容错控制和卫星编队容错控制3个部分对相关的研究成果进行了归纳分析。其中,卫星姿态系统的可重构性从重构目标和系统功能要求两方面进行分析;对单体卫星容错控制现状的介绍主要从自适应技术、滑模理论、预设性能、干扰观测器、故障估计观测器几个方面展开;卫星编队容错控制方法从独立容错、协同容错、拓扑重构和组成重构的角度进行阐述。最后进行总结,并展望了卫星姿态控制系统容错控制领域未来可能出现的新问题和研究思路。     

基于卡尔曼滤波器的容错控制和硬件在环验证

为了有效地开展微型燃气轮机传感器的故障诊断和容错控制,在采用基于模型的设计方法建立微型燃气轮机部件级模 型的基础上,使用了一种基于扩展卡尔曼滤波器的故障诊断和容错控制方法,能够有效地诊断出传感器故障,并重构正确信号继 续进行闭环控制。使用MATLAB/Simulink的自动代码生成技术,将微型燃气轮机模型及故障诊断和容错控制方法在全数字仿真 平台和硬件在环仿真平台进行集成和验证,结果表明：基于模型的设计方法的数字仿真结果与硬件在环仿真结果具有很高的一致性。     

用于涡轴发动机传感器故障诊断的未知输入观测器干扰矩阵估算

针对处理涡轴发动机控制系统传感器故障诊断问题时有着良好性能的未知输入观测器展开研究,分析了与系统建模误差相关的干扰矩阵对未知输入观测器观测出的系统状态准确度的影响,提出了一种基于全阶状态观测器的涡轴发动机系统模型干扰矩阵的估算方法,该方法对某一固定工况下的干扰矩阵估算十分准确,使得根据此干扰矩阵设计出的未知输入观测器可以完全不受系统建模误差的影响.在此基础上,又给出了一种适应于更广泛工况范围的干扰矩阵近似方法,使得变工况下的未知输入观测器一样不受建模误差的影响.仿真结果表明:基于该方法估算出的干扰分布矩阵可以保证观测器具有良好的性能,在变工况下对发动机输出量估计残差的二范数不大于2.      

进气压力调节执行机构故障诊断方法研究

面向高空台进气压力调节系统试验和维护需求,提出了一种基于滑模观测器的执行机构故障诊断方法。考虑特种调节阀的流量-压差气动特性对执行机构外负载作用机制,建立了电液伺服执行机构的非线性模型。由其识别出最佳估计数学模型,以获得自适应滑模观测器。分析确定不同故障对应伺服阀或液压缸的主导特征参数,据此选择可观测状态量且结合自适应阈值进行判断某部件是否发生故障,仿真验证该观测器对典型故障的诊断效果。结果表明,基于自适应滑模观测器的故障诊断方法可实现对进气压力调节系统中电液伺服执行机构典型液压、机械、电气故障的诊断和定位,诊断准确率达91%以上。     

基于RBF神经网络的液压位置伺服系统故障诊断

针对液压系统的非线性、时变、流固耦合的特点,提出双级径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型实现液压伺服系统故障检测与定位.采用第1级RBF网络作为液压伺服系统的故障检测滤波器,通过实际系统与RBF观测器输出的残差实现液压伺服系统故障检测.利用第1级RBF观测器的输出残差和网络结构参数,应用第2级RBF网络实现液压伺服系统典型故障定位.针对K均值聚类算法收敛速度慢的缺点,提出了改进K均值聚类算法和学习速率自适应调整算法,利用网络优化结构参数和学习率,加快神经网络收敛速度,减少运算量.实验结果表明,利用双级RBF神经网络能够有效地检测出液压位置伺服系统的故障,并能实现系统的故障定位.     

检测传感器故障的鲁棒观测器

介绍一种在系统参数变化情况下进行故障检测的观测器。对观测器采用特征值、特征向量进行联合配置的算法 ,并对估计误差设计奇偶空间 ,使各传感器的故障在奇偶空间中被解耦分离 ,因而可用一个观测器检测与分离多路故障传感器 ,实现了故障检测的鲁棒性     

基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断

针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生.      

THE ROBUST OBSERVER FOR FAULTDETECTION OF THE SENSOR

ＴＨＥＲＯＢＵＳＴＯＢＳＥＲＶＥＲＦＯＲＦＡＵＬＴＤＥＴＥＣＴＩＯＮＯＦＴＨＥＳＥＮＳＯＲＷａｎｇＳｈｅｎｇｙｕａｎ（Ｆａｃｕｌｔｙ３０１，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｃ...     

A Simplified Instrument Failure Detection Scheme

A simplified version of the dedicated observer scheme for detecting incipient instrument failures in automatic systems is presented. This scheme requires only a single observer, driven by a single instrument. Simple logical combinations of estimated instrument outputs from the observer with the actual instrument outputs allow small faults in all the instruments to be detected. Tests on a simulation of a practical system indicate the scheme is robust with respect to a small uncertainty in a dynamic parameter of the controlled plant.     

Efficient adaptive Kriging for system reliability analysis with multiple failure modes under random and interval hybrid uncertainty

In the field of the system reliability analysis with multiple failure modes, the advances mainly involve only random uncertainty. The upper bound of the system failure probability with multiple failure modes is usually employed to quantify the safety level under Random and Interval Hybrid Uncertainty(RI-HU). At present, there is a lack of an efficient and accurate method for estimating the upper bound of the system failure probability. This paper proposed an efficient Kriging model based on nume...     

MIMO变结构飞行重构控制系统设计

基于滑模变结构控制,提出一种MIMO(multiple input multiple output)的飞行重构控制系统的频域设计方法.将滑模变结构控制与飞行重构控制相结合,解决了飞行重构控制技术中故障检测和系统参数辨识的问题.引入渐近观测器和hedge模型增加重构控制系统对衍生未建模动态的鲁棒性;引入作动器模型、输出饱和限制和驾驶员模型,使变结构重构控制系统设计方法变得更为有效和实用;以某型飞机的横航向飞行控制系统为例,进行设计模拟.结果表明:在飞机气动参数大幅突变和操纵面严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能.      

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。      

Bernoulli particle flter with observer altitude for maritime radiation source tracking in the presence of measurement uncertainty

For maritime radiation source target tracking in particular electronic counter measures（ECM）environment,there exists two main problems which can deteriorate the tracking performance of traditional approaches.The frst problem is the poor observability of the radiation source.The second one is the measurement uncertainty which includes the uncertainty of the target appearing/disappearing and the detection uncertainty（false and missed detections）.A novel approach is proposed in this paper for tracking maritime radiation source in the presence of measurement uncertainty.To solve the poor observability of maritime radiation source target,using the radiation source motion restriction,the observer altitude information is incorporated into the bearings-only tracking（BOT）method to obtain the unique target localization.Then the two uncertainties in the ECM environment are modeled by the random fnite set（RFS）theory and the Bernoulli fltering method with the observer altitude is adopted to solve the tracking problem of maritime radiation source in such context.Simulation experiments verify the validity of the proposed approach for tracking maritime radiation source,and also demonstrate the superiority of the method compared with the traditional integrated probabilistic data association（IPDA）method.The tracking performance under different conditions,particularly those involving different duration of radiation source opening and switching-off,indicates that the method to solve our problem is robust and effective.