一种改进的固液火箭发动机故障诊断方法

针对固液火箭发动机的可靠性问题，设计了一种改进的贝叶斯网络故障诊断方法，可以通过网络化自主逻辑推理，对固液火箭发动机进行故障诊断。为了提取时序观测信号的故障特征，提出将步进法与核主成分分析(KPCA)相结合的分析方法，并根据模糊C均值聚类算法(FCM)建立模糊多态贝叶斯网络，实现对观测信号尺度的模糊处理，提高对不确定性故障的诊断能力。通过Matlab/Simulink建立改进的贝叶斯网络故障诊断系统。仿真结果表明，改进的算法能够实现对固液火箭发动机常见故障的有效诊断，并能够适应小样本集学习的情况。与传统贝叶斯诊断算法相比，故障诊断的平均准确率提高了20.9%。     

火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

基于键合图模型的SHA/EMA余度系统的故障诊断

针对液压伺服作动器（SHA）和机电作动器（EMA）组合的余度系统中故障模式复杂的问题,采用基于键合图模型的故障诊断方法,可以诊断出系统中多种参数故障。首先建立SHA/EMA余度系统的行为模型,然后根据因果关系倒置法转换成诊断键合图模型,进而推导出计算残差的解析冗余关系式（ARR）,并创建故障特征矩阵（FSM）作为故障隔离的依据。联立行为模型和诊断模型对可隔离故障进行诊断,并通过ARR估计故障参数以诊断不可隔离故障。选取典型故障进行仿真验证,结果表明可隔离故障和不可隔离故障均被成功隔离,验证了所提方法对SHA/EMA余度系统的故障诊断是有效可行的。      

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.      

一种网络环境中的故障诊断模型

结合故障诊断的需求和存在的问题,提出了一种以故障症状、故障假设、诊断操作和观测操作节点为基本元素,并具有网络结构的诊断模型.在该模型基础之上,遵循诊断过程独立的假设,解决实际诊断过程中操作依赖关系的问题,提出了一种基于诊断贝叶斯网络DBN(Diagnosis Bayesian Network)的故障诊断算法.同时通过引入观测操作,加快诊断的速度并且降低诊断代价.试验表明,与P/C更新算法比较,该算法能更有效地降低诊断代价,实现快速故障诊断,较好解决了操作依赖的复杂故障诊断问题.      

免疫支持向量机用于航空发动机磨损故障诊断

航空发动机在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。首先,总结了支持向量机和免疫算法的运行流程和关键算法。然后,用改进的免疫算法优化支持向量机惩罚因子、松弛变量及核函数参数。某型航空发动机的油液铁谱分析数据和加入噪声数据验证结果表明,该方法可有效实现航空发动机磨损故障诊断且具有较好的鲁棒性。最后,研究了核函数、多分类决策方法、初始种群大小、亲和力计算公式、支持向量机优化方法和归一化方法对磨损故障诊断准确率的影响,得到了最佳诊断方法。     

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。      

基于EEMD分解的直驱式机电作动器故障诊断

基于集合经验模式分解 (EEMD,Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法,给出一种机载直驱式双余度机电作动器(DDDR-EMA,Direct-Driven Dual-Redundancy Electro-Mechanical Actuator)复合故障诊断方法.EEMD对信号加入有限幅度的高斯白噪声,利用高斯白噪声频率均匀分布的统计特性使信号在不同尺度上保持连续性,解决了经验模式分解的模式混叠缺陷并保留了自适应性.将EEMD方法应用于机载DDDR-EMA故障诊断实验振动信号分析,先对实测信号进行分解,得到一组无模式混叠的固有模式函数;再采用不同的方法分析各频段,提取各频段包含的故障特征.实验结果表明:与经验模式分解相比EEMD能提高故障信号的分析精度,准确诊断机载DDDR-EMA的复合故障.     

基于G2的卫星控制系统故障诊断的半物理仿真

研究一种基于G2的集故障注入、故障模拟和故障诊断为一体的半物理仿真系统,包括基于VxW orks的实时硬件模拟系统、星载姿轨控计算机、数管及遥控遥测模拟器和专用接口箱等.开发了基于G2的以某一类典型卫星控制系统为对象的故障诊断专家系统,并对G2外部接口进行了扩展设计.最后,以典型故障为例,在半物理仿真平台上进行了演示验证.     

基于FPGA+DSP的X射线脉冲星导航原理样机的设计与实现

为了验证X射线脉冲星导航算法在星载计算机环境下的实时性和适用性,设计了基于FPGA+DSP架构的X射线脉冲星导航原理样机,导航原理样机中的FPGA用于系统的逻辑控制以及光子数据的存储;DSP则用于将接收到的光子数据进行转换、脉冲折叠、脉冲数据互相关处理、数据插值以及最小二乘滤波等算法。最后搭建了X射线脉冲星导航地面半物理仿真系统,系统以光子到达时间残差作为观测量,结合卫星轨道动力学模型,基于滤波算法实现航天器的导航定位。仿真结果表明,导航位置误差优于10 km,速度误差优于1 km/s。     

基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断

飞机飞行控制系统机电作动器（EMA）的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络（DWNN）的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。      

干扰因素对补燃式液体火箭发动机性能的影响

给出了描述补燃循环液体火箭发动机静态特性的非线性数学模型,用拟牛顿法求解各性能参数,分析了干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,所得结论可用于发动机试验结果分析、发动机可靠性分析、发动机故障分析,也可用于揭示发动机参数随各种干扰因素的变化规律.      

光学捷联基准导航计算机设计与实现

为满足当前光学捷联基准解算精度高、低功耗、小型化的需求,设计了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）和数字信号处理器（DSP）为核心的嵌入式导航计算机。对导航计算机（ENC）硬件设计进行了阐述,并重点研究了导航计算机信息处理模块（MPM）和数据采集通信模块（DCM）的协同使用,充分体现了DSP和FPGA联合使用的优点。其次,研究了基于主惯导航向和计程仪速度组合的Kalman滤波器设计,以解决长时间工作对系统精度的影响。最后,将该导航计算机实际应用于捷联基准中,通过半实物仿真试验,验证了导航计算机硬件方案的可行性和Kalman滤波器设计的合理性。结果表明,基于FPGA和DSP双核的嵌入式导航计算机性能稳定,设计合理,满足光学捷联基准高精度、低功耗的使用要求。     

图像压缩系统设计

对基于FPGA+DSP架构的图像压缩系统进行了介绍,描述了其系统结构、原理及实现。根据实际需求,采用FPGA+DSP的系统架构设计了一种高性能的图像实时压缩装置,并对系统硬件电路、软件、结构等方面进行了优化设计,实现了飞行试验环境条件下多路视频的采集、压缩、传输、按时序切换等功能,具有处理延时小、功耗低、环境适应性好等特点,并通过了高低温、振动冲击、电磁兼容等多项环境试验考核,具有较高的应用价值。