射频制导导弹故障自动诊断系统

介绍用于射频制导导弹故障自动诊断系统的框架设计，列举了导弹故障模式种类，根据导弹综合测试与故障诊断的特点，遵循推理知识、测试知识和排故知识这样一种新的专家系统的分类方法，论述该系统的诊断原理及实现方法，阐述系统故障诊断功能工程化的特点及采用的关键技术。该系统已成功实现了对导弹电气故障的自动诊断。运行结果表明，该系统自动化程度高，诊断有效，操作使用方便，是一种新一代的导弹维护测试诊断系统。     

利用随机森林算法的卫星控制系统故障诊

针对卫星姿态控制系统存在闭环控制，外部干扰强，进而影响故障诊断准确性和实时性的问题，提出了一种利用随机森林算法的卫星姿态控制系统姿态敏感器和执行器故障诊断方法。首先，采集不同故障情形下卫星姿态控制系统的输入输出数据，进行特征提取。随后通过随机有放回抽样划分训练集和测试集，建立基于随机森林算法的故障诊断模型。利用生成的随机森林模型，对实时输入输出数据进行分类，实现卫星姿态控制系统的故障诊断。利用卫星姿态控制系统半物理仿真平台的数据进行实验，对比实验结果表明：本文所提方法可以实现故障高精度分离，并具有更好的实时性，适用于卫星姿态控制系统的故障诊断问题。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

利用随机森林算法的卫星控制系统故障诊断

针对卫星姿态控制系统存在闭环控制,外部干扰强,进而影响故障诊断准确性和实时性的问题,提出了一种利用随机森林算法的卫星姿态控制系统姿态敏感器和执行器故障诊断方法.首先,采集不同故障情形下卫星姿态控制系统的输入输出数据,进行特征提取.随后通过随机有放回抽样划分训练集和测试集,建立基于随机森林算法的故障诊断模型.利用生成的随...     

非迭代动态多故障诊断方法研究

由于传感器噪声和故障判决规则的不可靠,故障检测系统难免出现检测错误。不同的测试之间具有一定的冗余关系,利用这些关系就可以纠正一定的错误。基于迭代的动态多故障诊断（DMFD）算法在系统中有测试错误的情况下具有较高的诊断正确率,但当系统规模较大时,它的迭代过程并不必要,且有时迭代并不能收敛到最优值。针对这一问题,文章在详细分析迭代拉格朗日松弛方法和维特比算法原理的基础上,提出了利用故障和测试结果之间的关系来估计拉格朗日乘子的非迭代动态多故障诊断方法。该方法避免了迭代过程,减少了计算时间并提高了诊断正确率。对航天器电源系统的诊断表明,非迭代动态多故障诊断方法的诊断速度快,且其正确率高于以前的算法。     

导弹地面设备电控系统故障检测与诊断技术研究

以导弹地面设备电控系统为研究对象，介绍了一种集故障检测与故障诊断于一体的智能化系统。对系统的常见故障及其机理进行了分析，将基于知识的故障诊断推理技术与故障树及神经网络分析方法相结合。利用信息融合技术构建了电控系统故障诊断专家系统，使得故障树和神经网络推理与基于符号的知识诊断有机地结合起来，大大提高了诊断系统的工作效率和可靠性。     

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。     

在保障过程中的某型导弹故障诊断专家系统

经验保障模式已不能满足现代战争的需要,本文依托故障信息库将多智能体和推理机有机结合,建立了“某型导弹在保障过程中的浅层故障诊断系统”,使导弹在保障过程中遇到的“浅层故障”得到快速诊断,提高了导弹保障的效率,信息资料库的建立有利于新员的系统培训.     

基于模型知识的液体火箭发动机故障诊断方法研究

提出了一种基于定性模型的液体火箭发动机故障诊断方法，该方法首先通过建立发动机的定性偏差模型。以及对故障模式进行效应分析组建发动机的诊断模型知识，然后通过检测模型与系统实际行为的一致性进行故障诊断，用某实际大型发动机的故障数据进行测试的结果表明该方法是一种有效的定性故障诊断方法。     

基于测试信息熵的控制系统最优故障诊断路径规划方法

为提高导弹武器控制系统故障定位效率,提出了基于测试信息熵的故障诊断路径规划方法。通过建立控制系统测试性分析模型,构造系统故障-测试扩展相关矩阵,进而求解得到测试序列对应的信息熵度量。再以信息熵最大为唯一约束条件,采用迭代搜索方法,形成可用于故障隔离路径规划的二叉树,并对路径规划过程进行了数据仿真。结果证明,本算法能够自适应地规划故障诊断路径,保证了平均加权路径最短,提高了故障诊断整体效率。     

控制系统故障诊断的实现方法研究

简要论述了故障诊断方法的重要性。并根据某控制系统的组成结构和特点,对系统结构描述、故障知识表述的技术规范进行了抽象。通过引入控制系统的结构信息,提出了一种基于部件互连的故障诊断方法,使得故障定位更准确有效。为满足用户的实际需求,设计了一套便于一线操作人员使用的故障诊断设备,从而提高了用户自我维修和保障的能力。     

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。     

防空导弹武器系统故障诊断技术探究

对主要的故障诊断技术进行了系统地归纳和分类,并重点讨论了基于知识处理的智能故障诊断方法,对专家系统故障诊断方法、故障树故障诊断方法、模糊故障诊断方法、神经网络故障诊断方法以及基于支持向量机的故障诊断方法进行了详细介绍。     

航天器热平衡试验故障诊断的模型与方法

航天器在热平衡试验中经常会暴露设计制造上的缺陷,因此有必要对它进行实时的故障诊断。同时热平衡试验经验较少,所以采用了一种基于模型的故障诊断方法。应用了一种新的热平衡试验温度预测的数学模型,与试验数据相比较,结果令人满意;在此基础上,模拟了热平衡试验中由于太阳电池翼故障而出现的温度场异常情况,并且和正常情况比较,给出了故障诊断的方法。     

多模式组合诊断技术在导弹导引头上的应用研究

阐明了四种类型的多模式组合诊断方法及其故障诊断的核心思想。以某导弹导引头的故障诊断为实例，详细描述了基于模糊理论、神经网络和粗糙集理论的三组合模式的诊断过程，并给出了诊断结果；介绍了我们研制的基于不确定性理论和专家系统组合的智能化故障诊断专家系统的应用。研究和应用实例表明：多模式组合诊断技术通用性和鲁棒性强。能够加快诊断速度。降低误诊率。尤其适合于复杂系统的故障诊断，具有很大的工程实用价值。     

运载火箭远程故障诊断技术综述

介绍运载火箭领域故障诊断技术的发展和各种方法的特点,将诊断技术按照基于阈值的判别机制、基于知识库的专家系统诊断方法、基于模型的故障诊断方法、基于自学习的推理机制、基于信息融合的故障诊断方法以及自主诊断技术六大类进行分析,同时介绍美国、日本以及中国新一代运载火箭(NGLV)在故障诊断上所取得的最新进展。在此基础上,针对远程发射支持系统(LSS)的特点,提出该领域故障诊断技术的发展方向。     

液体火箭发动机智能故障诊断

液体火箭发动机运行中的可靠性与健康监控技术密切相关.故障诊断是健康监控的关键环节.本文介绍基于知识的液体火箭发动机智能故障诊断原理,简述一种基于知识的液体火箭发动机智能故障诊断方法.     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。     

基于线性二次滚动时域法的运载火箭发动机推力故障诊断

研究了运载火箭动力系统在推力下降情况下的故障诊断问题。根据简化的六自由度非线性模型,利用扩展卡尔曼滤波器生成残差,采用线性二次滚动时域法估计故障,基于估计向量故障特性准确估计推力下降程度,同时提出利用故障突变方向定位故障的方法。仿真结果表明该方法能够快速检测发动机故障并准确定位。