工程系统的实时可靠性评估与预测技术

 作为预测维护策略的重要技术基础,寿命预测近年来得到越来越广泛的关注,实时可靠性评估与预测是一种有效的寿命预测技术。综述工程系统的实时可靠性评估与预测方法,调研实时可靠性评估与预测方法的应用实例,并探讨该研究领域中存在的问题及未来的研究方向。     

考虑误差不确定性的航空安全预测新方法

航空安全精确预测对预防事故意义重大。目前航空安全预测主要是确定性预测,忽略了各类不确定性对预测影响。在确定性预测基础上,考虑误差不确定性开展航空安全预测,通过非参数方法获得航空安全预测误差不确定性描述,基于最高密度域求解一定可靠程度航空安全预测值最可能落入区间,量化不确定性引起航空安全预测结果的变动,从而确定该区间包含航空安全预测值的可靠程度,更好地认识被预测量在未来变化中可能存在的不确定性和面临的风险。以某航空公司1994—2015年航空安全数据为例,采用所提方法对航空安全开展预测,结果表明,所提方法能提供航空安全预测值及其更精确的不确定性变化范围,更有利于从不确定性角度对航空安全进行分析,解释航空安全预测结果的可能性水平,能为航空安全预警和管理提供理论依据。      

翼型湍流尾缘噪声半经验预测公式改进

改进了传统的翼型湍流边界层尾缘噪声BPM半经验预测公式。传统的BPM半经验湍流边界层尾缘噪声预测公式对高攻角和厚翼型在高频范围的预测结果大于实验结果,通过分析比较传统BPM半经验预测公式和Howe翼型尾缘噪声理论模型发现:这主要是由于传统BPM半经验预测公式对压力面声源噪声辐射高估引起的。因此将压力面声源噪声辐射与吸力面声源噪声辐射的幅值比由原来的边界层位移厚度一次方比值改进为二次方比值,进而得到了改进后的BPM半经验预测公式;使用改进后的BPM半经验预测公式对NACA0012翼型在不同来流不同攻角下的噪声辐射进行了预测比较,发现对于NACA0012翼型,改进后的BPM半经验预测公式具有较高精度;另外也预测了较厚的风力机翼型DU-96-W-180,预测结果明显改善。     

基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

基于SCSO-BP神经网络的卫星姿态控制系统故障预测

近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。     

变工况条件下基于相似性的剩余使用寿命预测方法

剩余使用寿命(RUL)预测是预测与健康管理(PHM)中的核心环节。提出一种变工况条件下基于相似性的RUL预测方法。结合相似性预测方法无需进行复杂的退化过程建模而能提供合理预测的优势,引入工况即设备工作时所处的环境或操作载荷等因素的影响来提升设备RUL预测准确性。对参考样本建立多工况的设备退化模型提升模型精度,在服役样本相似性度量预测中进行工况的匹配以实现在变工况下的RUL预测。方法能够更准确地描述实际工程中设备的退化过程和个体差异。依据相同准确度标准完成多组基本相似性方法和本文方法的对比实验结果表明,本文方法能够有效提高RUL预测准确度。      

基于降阶模型的翼型结冰冰形预测方法

翼型结冰冰形的数值模拟预测通常比较复杂耗时,为了更加快速准确地预测冰形以减少计算资源消耗,建立了基于本征正交分解（POD）和Kriging模型的冰形快速预测方法。利用CFD数值模拟结果来构建样本空间,以飞行迎角为例详述了降阶模型的冰形预测的实现手段,并结合试验设计方法,完成了多参数的结冰冰形快速预测,同时研究了先进的Blind-Kriging模型的相关方法以及对于预测结果的改进。结果表明,降阶模型预测翼型结冰冰形与CFD数值模拟结果吻合较好,表明降阶模型可以快速、精确地应用于翼型结冰冰形预测。      

提高零控脱靶量预测精度的一种方法

对于大气层外拦截问题中以零控脱靶量(ZEM-zero effort miss)作为指标的预测制导方法,其ZEM的预测精度直接影响到最终的拦截任务.在线性化平方反比引力模型下,给出了基于目标轨道坐标系的ZEM预测算法,导出ZEM发生条件,并提出一种提高ZEM预测精度的方法,即通过初值轨道角速率的选取可明显改善算法的预测精度.同时将该算法与地心赤道惯性坐标系下的ZEM预测算法进行了比较研究,数学仿真结果表明该预测算法精度较高,具有一定的工程应用价值.     

航空液压泵磨损状况预测

磨损是航空液压泵典型的渐进性故障之一,因磨损量难以测量,对磨损状况进行准确的预测比较困难.针对上述问题,提出了基于多尺度数据的支持向量机预测方法,该方法将支持向量机用于时间序列预测的基本理论和数据多尺度分解、相空间重构方法结合,能更有效地挖掘时间序列的内在联系及变化规律.采用回油流量作为反映航空液压泵磨损状况的敏感信号,将其分解为趋势项和随机项,采用多尺度支持向量机作等维信息一步预测和多步预测,利用网格方法对预测模型参数寻优.对比传统支持向量机算法分析其预测精度,结果表明:多尺度支持向量机模型预测精度更高,适于中长期预测.      

红外成像系统中带有距离修正的目标能量预测方法

针对红外成像系统中目标遮挡后需要进行能量预测的实际情况,提出了一种基于距离修正的Kalman灰度预测方法,建立能量和距离之间的状态方程,通过装订的距离和观测到的目标能量来预测实际的目标能量,并结合具体的试验数据,与三阶状态向量Kalman滤波预测和 滤波预测做了对比,仿真结果表明,该滤波方法是正确有效的。     

一类多状态系统的可靠性计算

多状态n中连续取k系统是二值状态n中连续取k系统扩展到多状态的一般模型.多状态n中连续取k系统可靠性的求解问题是可靠性工程中一个热点和难点.当元件及系统具有多状态时分析了系统的可靠性与元件的可靠性之间的关系.对于系统处于不同状态时具有不同的可靠性结构的情形,提出了计算多状态n中连续取k坏系统可靠性的递归算法.实例对比说明了该方法的正确性和可用性.该方法不仅适用于递减或递增多状态系统,而且对系统及部件所处的状态数目的大小不加要求,为进一步研究复杂多状态系统奠定了基础.      

控制系统通用综合测试系统组建研究

在分析系统需求和基本功能的基础上 ,采用VXI总线技术、远程测控技术和测试应用程序自动生成等关键技术 ,按照综合测试的总体要求进行系统集成 ,组建控制系统通用综合测试系统 ,包括系统硬件和软件方案 ,对系统的硬件结构方案、模件选型以及软件流程、组成和作用进行了详细讨论。     

不确定切换系统的鲁棒自适应控制方案

针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹.     

INS/SMNS组合导航信息融合算法

为了解决INS/SMNS(Inertial Navigation System /Scene Matching Navigation System)组合导航系统信息融合时涉及到的时间对准、多速率滤波、不等间隔以及量测滞后等问题,根据INS/SMNS组合导航主要应用于末制导段以及Kalman滤波与观测值的关系,提出了采用外推法进行时间对准、变周期离散化进行不等间隔多速率滤波、使用计算机软件消除量测滞后的解决方案.对比分析了常规Kalman滤波、消除量测滞后Kalman滤波以及方案的滤波精度.仿真结果表明设计的方案具有较高的滤波精度.     

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

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。     

船用CAN网络信息交换及监测装置系统的设计与实现

针对船用导航系统CAN网络化实施的需要,提出了CAN网络信息交换及监测装置系统的设计与实现方案。具体介绍了CAN网络信息交换及监测装置系统的设计原则、功能设计、硬件设计以及基于VxW orks的Z inc6.0的软件实现,并给出CAN网络信息交换及监测装置系统主界面显示参考实例。     

宽频带磁带记录器自动检定系统

全面介绍宽频带磁带记录器自动检定系统的组成及功能、系统的技术指标、系统设计、硬件、软件设计与配置及系统不确定度及其测试方法     

基于故障树分析法的故障诊断专家系统

介绍了一个应用于卫星控制系统的基于故障树分析法的故障诊断专家系统,并描述了此专家系统的基本设计构想及实现方法。该系统既能完成不精确性逻辑推理,又能实现动态知识的过程描述,还能完成必要的复杂的数值计算。该系统也可以应用于其他领域的故障诊断。     

四元数UKF超紧密组合导航滤波方法

针对GPS/SINS(Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation Sys-tem)超紧密组合导航系统线性化滤波在高动态、弱GPS信号等环境下性能下降严重的问题,提出了一种以四元数UKF(Unscented Kalman Filter)为基础的GPS/SINS超紧密组合导航系统非线性滤波方法.通过分析GPS与SINS在超紧密组合导航系统中的关系,提出了一种利用SINS信息来估计、修正GPS载波信号的方法,在此基础上建立了组合导航滤波的状态方程和量测方程;以四元数乘性误差模型为基础,提出了一种可应用于UKF滤波的求解四元数加权均值的方法;提出了基于四元数UKF的GPS/SINS超紧密组合导航滤波方法.仿真实验表明:在高动态环境下,四元数UKF滤波方法增强了GPS/SINS超紧密组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.