基于约束数据库的分布式故障诊断技术研究及应用

针对某些具有分布式特性的复杂系统的诊断难题,提出了一种以对象-关系约束数据库为中心的分布式诊断模型。首先研究了对象-关系约束数据库的建立方法,然后描述了约束关系对象查询语言的体系结构,最后给出了分布式的诊断结构和诊断算法。此方法在某卫星系统中得到了应用,证明该方法诊断速度快,可以实现对各分系统间耦合故障的诊断,适用于卫星这类复杂系统的故障诊断。     

基于动态观测器的多故障诊断技术的应用研究

针对卫星这类复杂系统多故障诊断的难题,研究了一种基于动态观测器的多故障诊断方法.该方法通过改变动态观测器的结构,使之对某一故障具有鲁棒性,从而简化了设计一族观测器的复杂性.给出了动态观测器的设计方法和多故障诊断策略,并在某卫星姿控系统中进行了仿真应用.仿真结果表明,适用于复杂系统的多故障诊断与分离,并可实现诊断的实时性.     

基于多信号模型航天器多故障诊断技术研究

最优多故障诊断问题是一个NP-COMPLETE问题。本文针对卫星电源这类复杂航天器系统，建立了多信号模型，该模型采用有向图描述元件与测试间的因果依赖关系。考虑系统元件发生故障的先验概率以及可用的测试工具，给出了一种基于拉格朗日松弛和子梯度优化算法的近最优多故障诊断算法。该建模方法与诊断方法在某卫星电源系统测试中得到了验证，结果表明该方法建模简单，诊断速度快，适用于航天器这种复杂系统的多故障诊断。     

基于分布式层次模型的诊断技术研究与应用

针对大型分布式系统故障诊断的复杂性,给出了一种基于分布式层次模型的诊断方法。详细介绍了基于语言的分布式诊断技术的相关工具和概念。深入研究了层次模型的构建技术、计算方法策略和多步诊断步骤。在某卫星测控系统中的应用结果表明,此方法降低了诊断的复杂性,诊断结果正确,适用于卫星这类复杂系统的故障诊断。     

神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用

为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

基于时空结构的卫星智能诊断模型研究

针对卫星这类复杂系统的故障诊断,提出了基于时空结构的智能故障诊断系统模型(iFDS),从系统结构,结构模型,推理机制、流程模型等方面进行论述,通过对各种故障诊断方法进行融合,实现了卫星系统网络化、个性化、远程并行诊断的智能故障诊断.在故障推理机制研究中,将故障分为系统故障、多发故障和单元故障3类,分别对每一类故障提出相应的智能故障推理方法.     

基于领域知识图谱的卫星故障辅助诊断与处置方法

本文重点针对传统故障诊断方法能力不足的缺点，开展基于领域知识图谱的卫星故障辅助诊断与处置方法研究，突破卫星故障领域知识图谱构建关键技术，关联固化卫星系统多维专家知识，构建卫星故障领域知识图谱，进而实现结合卫星故障知识信息的卫星故障推理分析和辅助诊断处置，提升复杂故障场景下的卫星故障诊断效率与处置能力。本文提出的方法为保障大气环境监测卫星的在轨长期稳定运行，提供了一种新的故障辅助诊断与处置措施。     

基于模糊SDG模型的航天器故障诊断方法研究

基于符号有向图(SDG)的故障诊断具有良好的完备性、易于解释性,但是其不足为 分辨 率差,因此,提出了基于模糊SDG模型和模糊推理相结合的半定量故障诊断方法。将节点 变 量变为模糊变量使节点承载了更多的定量信息,节点间的定性关系通过模糊关系矩阵来表达 ,通过模糊推理判断相容支路找出故障源候选集合,通过部件故障概率和传播故障权重对候 选故障源进行故障可能性的排序。最后应用该方法建立了某卫星一次电源系统的诊断模型, 并进行了故障诊断仿真,结果表明该方法有效地提高了诊断的分辨率,适用于航天器在轨 故障诊断。     

卫星在轨故障地面诊断系统设计

为解决卫星在轨故障诊断问题,提出了一种故障地面诊断方法,并进行了诊断系统设计。在诊断方法中,建立了卫星各系统耦合的整星模拟器,利用卫星遥测与模拟器预测值形成残差,滤除遥测信息中已知的动态规律部分,缩小故障诊断阈值,提高故障检测的准确性,最后运用信号分析或机器学习的方法对残差实现诊断。诊断系统由遥测接口程序、整星模拟器、残差诊断程序、诊断调度程序、相关数据库和配套工具构成。从系统结构设计和算法的参数化设计两方面,分析了卫星故障地面诊断系统设计,并用建成的系统样机进行了验证。系统样机运行结果表明,这种方法和系统设计思路是可行、有效的。     

基于故障树模型的航天器故障诊断研究

本文建立了基于故障树模型的航天器故障诊断框架，提出了航天器故障诊断的知识组织和表示方法及相应的推理控制策略，并通过对某卫星能源系统故障实验台的故障诊断验证了方法的正确性。     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

卫星动量轮闭环系统的UIO双观测器故障诊断

本文对于卫星动量轮闭环系统提出了一种基于UIO双观测器的故障诊断方法,该方法通过分析观测器残差向量的变化来分离执行机构、传感器及系统参数故障,并且可以通过隔离观测器反映出传感器的故障模式.文中首先对闭环系统故障诊断特点、UIO故障诊断方法及卫星动量轮闭环系统进行了简要介绍;接着分析了UIO双观测器法应用的条件;然后引入卫星动量轮闭环系统的模型;最后通过仿真实验证明利用本文中所提出的方法可以成功地诊断并分离出执行机构、传感器及系统参数的故障,并在传感器故障时可以确定出故障模式.     

运载火箭控制系统漏电故障诊断研究

从系统的角度分析了运载火箭控制系统漏电故障诊断的特殊性，指出故障也是系统要素之间的一种联系方式。为了准确、有效地描述系统状态条件同其故障关系问所存在的关联，提出了条件故障图的描述模型，界定并分析了描述系统状态关系的状态树，并将它与故障图相结合形成条件故障图，用于对故障关系的自动化描述及分析。在此基础上，引入蚁群算法来确定故障树的最优检测次序，并指导系统多故障状态的决策。将它们应用于运载火箭的控制系统，给出了一个特征实例。条件故障图可以有效地描述状态条件对故障关系的影响及作用，蚁群算法能够实时地、自适应地进行动态路径选择。获得了令人满意的效果。