基于相关性模型的液浮陀螺可诊断性分析方法

为了从根本上提高液浮陀螺在轨故障检测与诊断能力,基于相关性模型从设计角度提出了液浮陀螺的可诊断性分析方法.该方法首先建立液浮陀螺各功能模块之间的信息流图,然后结合FMEA建立故障-测点之间的相关矩阵.基于相关性矩阵,建立了故障可检测性、可分离性分析方法,实现了对测点的优化设计.本文提出的相关性模型为定性模型,具有易于构建、计算简单的优点,不仅实现了对液浮陀螺可诊断性设计结果的评估,还可为测点优化配置提供设计依据.     

基于可诊断性约束的测点优化配置研究

为提高卫星的安全性和可靠性,适应在设计阶段对故障诊断进行考虑的需求,以动量轮为例,将故障可诊断性作为优化目标,提出基于DM分解技术的测点优化配置方法,并给出故障可诊断性评价的相关定义.分析动量轮模型和故障,建立动量轮的结构模型;采用DM技术对动量轮的结构模型进行分解,并分析动量轮模型的解析冗余关系;在对各故障的可检测性和可分离性进行分析的基础上,根据结构模型的偏序关系,获得使故障具有可检测性和可分离性的最小传感器集合;给出故障可诊断性评价的定义,并针对两种传感器配置情况,进行可诊断性分析.本文所提方法为设计阶段开展故障诊断的研究提供了借鉴和参考.     

基于键合图模型的传感器布局方法

为研究传感器布局对于故障诊断性能的影响,使用键合图方法对系统建模。通过在键合图模型中设置虚拟传感器模拟测点,利用键合图的结构信息和因果关系约束推导出一组解析冗余关系式,即系统残差,通过分析残差、故障及传感器配置的关系,提出了一种基于满足故障检测性和隔离性要求的传感器布局方法,在最大限度满足系统诊断性能前提下选择数量最少的传感器配置方案。最后,以同步发电机为例建立键合图传感器布局模型,通过残差推导其结构故障特征矩阵以及传感器特征矩阵,并对所提出的传感器优化布局方法进行验证,得出在参数性故障检测和隔离性能最高前提下的传感器配置方案。      

定量与定性相结合的动量轮故障可诊断性评价

为了提高动量轮的故障诊断性能,采用定量与定性相结合的方法对故障可诊断性评价方法开展研究。在分析动量轮和控制器模型的基础上,建立定量的动量轮闭环系统模型;分析动量轮的各种故障模式,将其分为测量类、驱动类和控制器类故障,并在动量轮系统模型中进行表示;依据故障到输出的传递函数是否等于0以及不同故障到输出的传递函数是否相同的思路,研究各类故障的可检测性和可分离性判断条件,对动量轮的各故障模式进行评价,给出相应的评价结果对于不可分离的故障集合,研究基于定性模型的故障可诊断性评价方法,即根据动量轮各功能模块之间的关系,结合动量轮的故障模式影响分析结果,建立故障与征兆之间的关联矩阵,通过分析各故障对应的数据,进一步给出动量轮故障可诊断性的评价结果。最后,提出故障可诊断性相关的定量指标,根据动量轮故障可诊断性评价结果,给出各故障以及动量轮的可检测度和可分离度等,为后续故障可诊断性设计提供依据。     

基于启发式算法的可重构性指标分配

串联有约束条件下的可重构性指标分配问题,针对考虑部件故障的系统给出了可重构度的概念和计算方法,并论证了其合理性.结合最优冗余分配理论和可重构度定义给出了可重构度最大化的冗余分配模型,在此基础上提出了基于启发式算法的可重构性指标分配方法,该方法可解决约束条件内资源优化配置问题,并得到系统最大可重构度的解.直接寻查法作为以往具有代表性的最优冗余分配方法,用作系统可重构性指标分配仿真,与所提方法作比较,结果显示基于启发式算法的可重构性指标分配方法较前者有更高的有效性.     

卫星姿态控制系统的故障可诊断性评价研究

在不依赖任何诊断算法的前提下,对卫星姿态控制系统中传感器和执行器的故障可诊断性进行评价,旨在将提高系统故障诊断能力的工作重点前移到设计阶段.由于反馈控制的存在,导致故障会在整个系统中进行传播,使得单故障源表现出多异常征兆,这给闭环系统的故障诊断带来极大挑战.将故障视作扩展状态,并考虑模型不确定性,得到卫星姿态闭环控制系统的状态空间模型;根据可观测性判据,给出并证明考虑建模不确定性的加性故障和乘性故障可诊断性条件.所得相关结论可为卫星姿态控制系统设计提供理论参考依据.     

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.     

基于多信号流图和改进BHS-树的陀螺可诊断性研究

首先分析陀螺故障模式和陀螺功能模块的连接关系,建立陀螺的多信号流图,根据多信号流图得到陀螺的关联矩阵,结合关联矩阵利用可检测和可分离的准则得到陀螺可诊断性分析的初步结果;对关联矩阵得到的故障模糊组,进一步采用改进的BHS-树进行分离,得到陀螺可诊断性的最终分析结果,并给出提高可诊断性的建议,以及给出用程序实现可诊断性分析与验证面临关键问题的处理方法.     

军用飞机使用可用度仿真论证

使用可用度是军用飞机重要的可靠性维修性保障性RMS(Reliability, Maintainability and Supportability)顶层参数.为了确定合理有效的使用可用度,根据论证阶段的实际情况,综合考虑军用飞机任务需求、初始使用和保障方案以及相似装备的RMS指标等信息,利用Monte-Carlo方法和排队论构建模型.对仿真过程中的任务开始、故障时刻、维修时间的抽样进行了分析,给出了抽样公式.以军用飞机RMS指标和使用保障方案作为仿真输入,反复迭代计算获得一族使用可用度与RMS参数的关系曲线,再综合权衡获得合理的使用可用度和相关RMS指标.给出了可靠性仿真的算法流程和相关的计算公式,并以案例验证了该方法的可行性.仿真模型具有通用性,可根据实际情况修改统计公式,满足不同参数的论证需求.      

基于扩张状态观测器的飞轮故障检测与恢复

飞轮是卫星姿态控制系统中的主要执行部件,实现其自主故障检测与恢复对于维持卫星正常姿态具有很重要的意义.在建立了精确飞轮开环系统模型的基础上,设计了二阶非线性连续扩张状态观测器ESO(Extended State Observer).将飞轮故障视为系统外扰,并假设其余外扰是小量可忽略,则利用此ESO不仅能实时得到飞轮开环系统的状态量,当飞轮发生故障时更能快速准确地估计出故障量.因而无需产生系统残差即可直接进行故障检测,同时根据故障量的大小对系统输入即驱动电压进行补偿,使飞轮转速仍能维持正常值,保证卫星姿态不受故障影响.数值仿真验证了此方法的有效性.      

考虑多故障的测试性建模改进方法

分析了测试性建模的现有方法及在工程应用中存在的不足.在信号流图方法的基础上,提出了一种测试性建模的改进方法.该方法支持单元的多故障模式设置,能够区分全局故障和局部故障,并允许设置全局故障沿单元特定信号流方向传递.给出了测试性模型的图形定义、隐含属性定义、相关性矩阵定义和相应的测试性分析推理方法.在此基础上,提出了基于高阶相关性分析的相关性矩阵生成改进算法.以某惯导系统为例进行了应用,建立了测试性图形模型并生成改进的相关性矩阵,与现有方法建立的相关性矩阵进行对比,结果验证了测试性建模改进方法的可行性和有效性.     

基于观测器的传感器故障检测与信号重构方法

针对含未知有界干扰输入的线性系统进行传感器故障检测研究.通过对输出信号进行非奇异线性变换,将传感器故障等效转化为执行机构故障,提出对干扰具有鲁棒性、对故障具有敏感性的残差生成方法,设计滑模观测器进行残差估计,实现对传感器故障的检测,得到对传感器故障信号的精确估计,并实现对传感器信号的重构.基于飞机纵向小扰动模型,对于传感器的缓变偏差、突变偏差、完全失效和反相等故障的信号重构仿真结果都表明了该方法的有效性.     

基于LightGBM的卫星飞轮温度预测

为保障卫星的正常在轨运行,地面系统需要对卫星运行状态进行监控预警,其中对卫星各系统的温度监控尤为重要.温度不仅直接反映卫星系统的健康状态,更会对系统器件的性能和寿命造成影响.飞轮作为卫星姿态控制系统的重要组件,其温度变化是识别姿态控制系统状态的重要信息.卫星飞轮温度的预测与预警对卫星在轨稳定运行具有重要意义.本文基于某...     

基于蚁群优化的长短时神经网络变外形飞行器故障模式识别

变外形飞行器机械结构复杂,在变外形过程中发生故障的概率大,传感器测量成本高,针对这些问题,提出了一种基于长短时神经网络进行飞行器测试故障诊断的方法。首先根据变外形飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,构建变外形飞行器执行机构故障特征数据库。然后针对变外形飞行器发生故障时的序列化特征数据,提出基于长短时神经网络的执行器故障诊断框架。利用蚁群优化算法对网络训练的超参数进行优化,提高故障诊断的准确性与泛化性。通过仿真验证了该方法可实现变外形飞行器的低成本、高效率、高精度的故障快速定位。     

航空发动机传感器与执行机构信息重构算法

为实现航空发动机传感器与执行结构在故障情形下的故障幅值估计及信息重构,缓解故障对发动机性能的影响,在已有故障检测和故障隔离算法的基础上,提出一种基于修正的广义似然比（GLR）方法的信息重构算法。针对某型民用涡扇发动机的传感器与执行机构发生恒偏差与漂移故障的情形下进行了仿真验证。结果表明:基于修正的GLR方法对传感器和执行机构恒偏差和漂移故障的故障幅值估计具有较高的精度,两种故障情形下故障幅值的估计值的均方根误差均不超过0.005,故障部件信息重构后故障对系统性能的影响得到有效缓解。      

基于FDDPB方法的卫星姿态控制系统故障诊断

针对卫星姿态控制系统故障诊断问题,将执行机构及输出传感器的阶跃型和缓变型输出偏差统归于一种"参数偏差"型故障,介绍了改进的参数偏差型故障的实时检测与诊断 (FDDPB,Fault Detection and Diagnostics of Parameter Bias)算法,说明了此算法在卫星姿态控制系统执行机构和传感器故障诊断中的应用.引入卫星姿态动力学模型和飞轮模型,建立了算法仿真模型,选取执行机构阶跃型和缓变型故障作为故障注入条件,将该算法用于实验验证.仿真结果表明:该算法能够检测出系统发生的故障,且能够准确估计出故障幅值.      

基于循环神经网络的卫星姿态执行器故障诊断

针对卫星姿态控制系统执行器机构故障问题,提出了一种基于循环神经网络的故障诊断方法.对卫星姿态控制系统建模,进行故障分析并采集星敏感器和角速度陀螺的连续时刻故障数据.设计六种异构的循环神经网络,对故障数据进行故障诊断和分类,分别从网络深度、反馈单元、激活函数和训练算法对比网络效果.带有门循环单元的(gate recurr...