基于自适应滑模观测器的航空发动机故障诊断

为解决现有航空发动机基于模型的在线故障诊断方法存在对模型精度要求高等的问题,利用滑模方法设计一种自适应滑模观测器对航空发动机进行在线故障重构、诊断与隔离。对传感器故障和执行机构故障分别设计了重构算法,针对两者重构故障的特点提出了判断逻辑,讨论了设计参数对于观测效果与抖振的影响。 Matlab/Simulink仿真结果显示,重构的故障与实际故障基本吻合,对故障的诊断、隔离、定位具有良好效果,并对环境不确定性具有优良的鲁棒性。     

基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

一种改进的自适应故障诊断设计方法及其在飞控系统中的应用

基于自适应故障诊断观测器提出一种新的自适应故障估计设计方法。针对传统自适应故障估计设计方法难以满足故障估计性能的要求以及存在严格的等式约束增加了观测器设计的难度等问题,提出新的自适应故障估计设计方法,该方法不仅能够显著地提升故障估计的性能,而且通过运用不等式变化有效地避免了严格的等式约束,基于Lyapunov稳定性理论以矩阵不等式的形式给出了误差动态系统稳定的新的充分条件。最后,对某型飞控系统的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

基于UIO的航空发动机执行机构故障诊断

为了提高航空发动机诊断过程中对噪声干扰和模型参数变化的鲁棒性,应用UIO(Unknown Input Ob-server)理论估计发动机动态系统的工作状态,通过干扰正交投影弱化外界干扰对状态估计的影响,处理了航空发动机执行机构的故障诊断问题。对航空发动机执行机构设计一组UIO观测器,其中每个UIO用于监测估计对应执行机构的故障偏移量,计算系统输出理论估计值与发动机实际测量信号间的残差数据,分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机执行机构系统的故障检测和隔离。某型涡扇发动机上的实验结果表明,与Kalman滤波算法相比,UIO诊断方法更能鲁棒地检测和隔离出执行机构故障。     

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。     

多无人机协同自适应滑模容错控制及仿真研究

针对多无人机编队飞行过程中的僚机故障问题,提出一种基于扩张高增益观测器的自适应滑模容错编队控制方法,以提高编队飞行的稳定性。根据长机-僚机法建立了五机编队的数学模型以及编队中僚机的故障模型,利用扩张高增益观测器对故障僚机三个通道的偏差故障进行观测。在编队控制器中设计了自适应滑模容错控制方法,以消除失效及偏差两种故障对僚机的影响,并运用Lyapunov稳定性理论证明了系统跟踪误差最终有界收敛。仿真结果表明,采用该控制方法无人机编队在僚机故障的情况下,仍然能够保持正常编队飞行。     

航空发动机燃油调节执行机构及其传感器的故障诊断与半物理仿真

为了提高航空发动机控制系统的可靠性,针对航空发动机燃油调节执行机构回路,提出了一种基于执行机构数学模型及发动机燃油逆映射模型的故障诊断方法,以实现对执行机构自身故障及其线性可变差动变压器(LVDT)位移传感器故障的检测和隔离。基于非线性回归方法极端学习机(ELM)算法建立了发动机燃油逆映射模型,保证了燃油估计的精度和实时性。为了验证该方法的可行性和有效性,以涡扇发动机主燃油调节执行机构为研究对象,在半物理仿真试验平台上进行了故障诊断的半物理仿真试验。结果表明,该故障诊断方法能快速准确地检测并区分出幅值在2%以上的执行机构故障和LVDT传感器故障。     

基于扩张状态观测器的舰载机俯仰自适应滑模控制

传统自适应滑模需要系统扰动上界的先验信息和易引发作动器抖振是其不便用于工程实际的主要原因。文章基于扩张状态观测器对传统自适应滑模进行了改进,利用扩张状态观测器(ESO)实时观测外扰并在自适应滑模控制中进行补偿。将改进后的自适应滑模应用于舰载机俯仰姿态控制中,进行仿真计算。计算结果表明,在系统扰动上界未知的情况下,ESO提高了自适应滑模的鲁棒性,消除了抖振。     

具有Lipschitz非线性系统的航天器故障检测

对存在未知干扰的Lipschitz非线性系统,探讨了基于滑模观测器的执行器故障检测的方法。通过等价状态变换,可以得到2个子系统,其中一个子系统与执行器故障和未知干扰耦合,而另一个子系统则只与执行器故障耦合。在此基础上,提出了一种免受未知干扰影响,可对执行器故障敏感的滑模观测器设计方法。这种滑模观测器可以作为故障检测工具,而将其输出估计误差作为残差发生器,用于执行器故障检测。相比滑模观测器的故障重构方法,该方法大大放宽了对数学假设条件的要求。最后,对一个大攻角状态下的航天器的简化模型进行了数字仿真,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断

针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低，深层故障特征提取困难的问题，提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络（TSFFCNN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）结合的起落架液压系统故障诊断模型。该诊断模型以起落架多节点压力信号作为输入，采用一维卷积神经网络（1DCNN）与二维卷积神经网络（2DCNN）并行多通道网络结构自适应提取深层特征信息，并在融合层将深层特征信息融合，通过优化后的SVM分类器对融合特征进行故障分类。为验证所提诊断模型的故障分类效果，基于AMESim搭建了典型飞机起落架液压系统仿真模型，构建了几种典型故障类型数据集。基于仿真数据的诊断结果表明，所提故障诊断算法精度能达到99.37%，能够有效实现起落架液压系统故障诊断；与其他智能算法对比，基于TSFFCNNPSO-SVM故障诊断模型具有更好的平稳性与可靠性，诊断精度更高。     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

一种双捷联冗余控制系统陀螺故障诊断方法

针对6个双自由度陀螺构成的运载火箭双捷联控制系统,综合硬件冗余和解析冗余的优点,设计了一种先进的陀螺故障诊断方法;利用神经网络观测器技术,解决了硬件冗余无法解决的故障诊断问题,克服了传统解析冗余的局限性;运用故障阈值的自适应调节,提高了故障诊断的鲁棒性,实现了故障陀螺的数据恢复。     

飞机电液伺服阀早期故障征兆诊断

电液伺服阀是飞机刹车系统的重要执行部件,影响着飞机的着陆安全。针对某型飞机电液伺服阀故 障多发的问题,运用一元线性回归分析方法构建刹车系统电液伺服阀的分析模型,根据分析模型和故障征兆判 据对电液伺服阀近期的工作数据进行分析和故障征兆诊断。结果表明:基于回归分析的故障诊断方法可以准 确地诊断电液伺服阀存在的故障征兆;早期故障征兆诊断可以预先发现电液伺服阀潜在的故障隐患,降低故障 发生率,显著提高飞机刹车系统的安全性和可靠性,也有助于优化维修策略和降低飞机全寿命维护成本。     

一种基于故障匹配的多重故障诊断方法

针对航空发动机数控（ FADEC）系统的传感器、执行机构为故障多发部件,并且目前国内的故障检测方法缺乏通用性的问题,基于故障诊断中卡尔曼滤波器的原理,以白噪声作用的一般离散线性随机系统为对象模型,结合多重故障假设法以及智能影响因子改进的残差平方加权和方法处理统计量信息,设计基于多重故障匹配卡尔曼滤波器（ FMKF）的故障诊断系统,可适用于FADEC系统多传感器与执行机构的软、硬故障诊断。仿真结果表明,方法能及时有效地检测到故障元件,并实现故障隔离,较常规滤波器,准确率高。     

自适应滑模容错跟踪飞行控制律的设计

当飞行控制系统操纵面发生卡死或控制效率损伤故障时,采用自适应滑模控制方法进行容错跟踪飞行控制律的设计。采用单位向量法进行滑模控制器的设计,利用李雅普诺夫理论和Barbalat引理设计自适应滑模调节规律,同时能够保证闭环系统的渐近稳定性。利用某型飞机线性化模型进行仿真,结果表明,带有自适应调节规律的滑模控制方法不仅适合于正常情况下飞行控制律的设计,而且对操纵面损伤和卡死故障情况具有较强的适应能力,具有很好的跟踪控制效果和强鲁棒性。     

考虑避障的航天器编队轨道容错控制律设计

为解决航天器编队飞行过程中的故障容错、障碍规避以及碰撞避免等重要的飞行安全问题,提出了一种新颖的自适应轨道控制方法。该方法将人工势函数制导与滑模控制技术相结合,利用一类特殊的人工势函数来描述障碍规避及碰撞避免等要求,并基于此为航天器编队设计了协同控制器,使得编队在实现目标追踪和构型保持的同时,能够避免相互碰撞并具备规避障碍物的能力。更为重要的是,控制器中自适应律的引入使得闭环系统对执行机构故障、外界干扰及参数不确定性具备良好的容错能力,显著增强了闭环系统的鲁棒性。最后,典型的仿真分析验证了所提控制方法的有效性。     

多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断

针对多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断问题,提出一种直接估计舵面偏转量的自适应补偿观测器方法。首先,设计了增广观测器进行系统输入估计,并提出了自适应补偿方法解决其动态跟踪性能差的问题;其次,设计了一种新的自适应阈值以快速检测故障并降低虚警率;最后,利用舵面故障特点,采用重置初值的限定记忆最小二乘方法实现了对突变参数的实时估计,用以进行故障隔离。仿真结果表明:在不同的舵面损伤故障情况下,所提出的观测器方法能在20 ms内发出故障预警,并在0.22 s内确定故障位置,所采用的辨识方法可以在故障报警后的0.2 s内准确估计出损伤程度。     

旋翼系统典型故障的诊断与预测方法

在分析直升机旋翼系统典型故障的基础上,提出了旋翼系统典型故障的诊断与预测方法,包括:桨叶疲劳寿命预测方法,桨毂疲劳寿命预测方法,拉杆疲劳寿命预测方法,自动倾斜器轴承故障诊断方法等。同时,介绍了基于飞行状态识别,基于虚拟传感器,基于载荷实测的疲劳寿命预测方法和自动倾斜器轴承故障诊断方法的关键技术,说明了旋翼系统典型故障的可测试性以及实现旋翼系统基于状态维修(CBM)的可行性。