发动机FADEC中微处理系统故障检测

本文提出了一种用于航空发动机全权限数字电子控制 (FADEC)中微处理系统的加电自检 (POST)方法。研究了 Hamming编码对航空发动机 FADEC中信息的故障检测和校正方法, 对微处理系统中的 RAM存储器故障检测以及 Hamming编码的故障检测和纠错能力分别进行了模拟实验。      

数控系统传感器故障检测隔离及适应技术

介绍一种发动机传感器故障的检测、隔离及适应方法,并给出某型涡轴发动机的数字仿真实例,说明该方法的有效性和实用性。     

采用一组卡尔曼滤波器检测发动机传感器故障

在发动机全功能数字电子控制系统中,提高传感器工作的可靠性是十分重要的,除了不断对传感器本身的性能加以改进提高外,现在广泛地采用了余度技术。近二十年来对解析余度(Analyt ical Redundancy)进行了广泛的研究,解析余度(AR)方法是基于各状态变量之间存在的解析关系,在系统可观条件下,利用无故障的输出测量值去估计(构造)已故障传感器正常工作状态时的输出信息,从而实现对故障的检测、隔离与重构,保证控制系统具有预定的控制性能。      

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

基于观测器的传感器故障检测方法对比分析

针对航空发动机传感器故障检测方法的适用范围缺乏量化数据问题,提出以故障检测性能指标为依据,对基于卡尔曼滤波器和基于自适应滑模观测器的故障检测方法适用性进行对比分析。分别设计了基于卡尔曼滤波器的残差生成和自适应滑模观测器的故障估计检测方法,根据故障检测策略实现故障检测;以蒙特卡罗法生成随机故障,对比分析在故障和干扰同时存在的情况下2种方法的故障检测效果和适用范围;基于DGEN 380发动机进行仿真,仿真结果表明:基于卡尔曼滤波器的故障检测方法对高斯噪声的处理能力较强,但故障检测率不足50%,尤其是针对软故障效果较差;而基于滑模观测器的故障检测方法在不考虑测量噪声的情况下,针对软硬故障检测的效果均较好,但处理传感器测量噪声的能力较差。     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

关系矩阵法在发动机执行机构故障检测中的应用

作为航空发动机控制系统的重要组成部分, 执行机构的故障检测与隔离目前尚缺少有效方法.本文提出了一种新颖的解决问题途径, 利用相互关系矩阵, 通过发动机输出与控制器指令计算执行机构输出的偏差, 可以达到检测、隔离多个执行机构故障的目的.数字仿真表明, 这一方法在航空发动机执行机构故障检测中, 具有较高的准确性.      

SCADE 在航空发动机FADEC 软件开发中的应用

为了探索SCADE开发环境在基于模型设计（MBD）的软件开发中的优势,理解其建模和自动代码生成机制,研究其在基于模型的测试和覆盖率分析中的实现方法,基于某型航空发动机FADEC系统的健康管理软件开发,应用了SCADE开发环境的建模、仿真、测试及覆盖率分析、代码生成与集成的全流程的MBD开发方法,并进行了完整的系统测试,测试用例全部通过。系统测试的结果验证了基于SCADE开发环境进行FADEC软件开发的正确性和可靠性,为SCADE开发环境在航空发动机FADEC软件开发中的应用提供了技术指导和工程借鉴。     

某型涡扇发动机控制系统传感器故障诊断研究

研究利用卡尔曼滤波器及多重故障假设检验方法来检测某发动机控制系统传感器硬、软故障,并实现故障传感器的输出重构。给出了传感器故障诊断原理及算法,针对传感器常见典型故障进行了故障诊断过程仿真。仿真结果表明,所研究的方法能及时、有效的检测到故障传感器,并对其进行隔离和重构,没有发生误报和漏报现象。      

传感器故障检测、识别和适应方法

对现有的方法进行了研究,着重阐述用检测滤波器思想进行传感器故障检测、识别和适应的方法。并利用这些方法,对一个具体的模型设计一个传感器故障检测、诊断和适应系统。通过故障仿真计算,验证了本文提出的方法使用的有效性     

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题,研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法.该方法在传感器输出数学模型未知的情况下,仅通过传感器之间的冗余关系,利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断.仿真试验表明,利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障.该方法不仅可以检测到单故障,...     

基于低冗余度的传感器故障诊断研究

对于大型飞机来说,飞行控制系统各部件(包括传感器)多采用高余度的硬件配置来提高系统的任务可靠性,但对小型飞机来说,由于受重量、空间及费用等原因的影响,一些传感器不适合安装三余度或四余度传感器。对于二余度或单传感器来说,如何鉴别故障传感器或判断传感器是否发生故障较为困难。同样,传统的故障诊断与隔离方法并不能隔离三余度传感器系统中的多个故障。为了解决低冗余度传感器故障诊断问题,提出一种不依赖数学模型的奇偶方程方法与小波分析相结合的传感器故障诊断方法。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。     

Model-based robust estimation and fault detection for MEMS-INS/GPS integrated navigation systems

In micro-electro-mechanical system based inertial navigation system（MEMS-INS）/global position system（GPS） integrated navigation systems, there exist unknown disturbances and abnormal measurements. In order to obtain high estimation accuracy and enhance detection sensitivity to faults in measurements, this paper deals with the problem of model-based robust estimation（RE） and fault detection（FD）. A filter gain matrix and a post-filter are designed to obtain a RE and FD algorithm with current measurements, which is different from most of the existing priori filters using measurements in one-step delay. With the designed filter gain matrix, the H-infinity norm of the transfer function from noise inputs to estimation error outputs is limited within a certain range; with the designed post-filter, the residual signal is robust to disturbances but sensitive to faults. Therefore, the algorithm can guarantee small estimation errors in the presence of disturbances and have high sensitivity to faults. The proposed method is evaluated in an integrated navigation system, and the simulation results show that it is more effective in position estimation and fault signal detection than priori RE and FD algorithms.     

绝对同相支路输出的GNSS欺骗检测

针对功率随时间变化,载波同步欺骗场景下,传统检测算法的欺骗检测性能不理想的问题,提出了一种基于绝对同相支路输出求和(SAIBO)的欺骗检测算法,为改善欺骗检测性能,进一步提出了 SAIBO滑动平均(SAIBO-MA)算法.SAIBO-MA算法的构建过程使用接收机跟踪环的同相支路的输出结果取绝对值后求和形成SAIBO检测量,再做滑动平均处理后得到SAIBO-MA检测量.实验使用德克萨斯大学奥斯汀分校的德州欺骗测试电池(TEXBAT)的场景7(DS7)为数据集,比较并分析所提算法与传统算法的检测概率、欺骗判决数目和稳健性等欺骗检测性能.实验结果表明,SAIBO-MA具有更高的检测概率和检测精度、更好的即时性和稳健性以及更宽的检测范围.提出的SAIBO-MA算法克服了传统算法的缺点,具有更优的欺骗检测性能.     

基于人工免疫网络模型的航空发动机传感器故障诊断

提出了一种用于传感器故障诊断的免疫网络,对其结构和特点进行了分析,给出了相应的诊断算法。对传感器典型故障进行了故障诊断仿真,分析了免疫网络能检测出的最小故障偏差水平以及在不同噪声水平下的故障诊断效果。仿真结果表明,所研究的方法能有效检测到故障传感器,并具有良好的灵敏性及抗噪声干扰能力。     

基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法

组合导航能够将多种类型的导航信息进行结合,实现优势互补,因此成为了目前导航应用领域的主要发展方向。然而,导航信息的增多势必会引入更多的风险源,从而降低导航系统的可靠性。基于联邦滤波的容错方法是目前抑制故障信息影响的主要解决手段,但是现有的故障容错方法普遍采用统一的检测机制,没有根据各个导航子系统的误差传播特性针对性地构建故障检测模型,因此会引起较高的误警率与漏检率。针对上述问题,提出了基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法。通过构建面向INS/BDS/地磁不同导航信息的故障检测函数,能够实现更加准确的矢量化信息分配,从而可以有效避免可用导航信息的损失以及故障导航信息对整体系统的影响。仿真结果表明,提出的方法可以有效隔离不同类型的故障信息,并减小其对无故障导航信息及整体系统的影响,从而提高了组合导航的精度和可靠性。     

反作用控制系统推力器失效的外部检测与诊断

通过推进系统外部可测的姿态信息,利用强跟踪滤波器和多模预报估计器,研究了一类非线性系统常值阶跃型故障和间歇性故障的检测与分离问题。对关机失效,利用强跟踪滤波器获得故障效应的估计,检测逻辑采用改进的贝叶斯分类方法,依据推力器失效效应的方向性进行故障单元的分离;对开机失效,采用多模预报,根据相应残差向量范数的比较进行故障的即时无阈值判别,同时完成了故障后系统状态的重构问题。以一类大型航天器的反作用姿态控制系统为例,对其中出现的推力器失效进行了故障识别仿真研究,表明所提方法是有效的。