基于滤波残差的组合导航系统故障检测研究

论文研究了两种用于组合导航系统中的故障检测方法,首先介绍了传统的残差χ^2检验法,随后给出了一种基于最大残差样本协方差阵特征值的故障检测算法。通过计算机仿真比较了两种算法在组合系统中的应用,仿真结果显示,基于特征值的故障检验算法对故障较敏感,系统组合精度略高,一定程度上优于传统残差χ^2算法。最后,文章讨论了组合导航系统中两种故障检测算法的优缺点。     

大型飞机机载系统预测与健康管理关键技术

为确保飞机的高可靠性、高安全性和高维修保障性,大型飞机机载系统均装备了先进的故障预测与健康管理(PHM)系统,以实现高可靠运行和健康服役。从大型飞机健康管理体系结构入手,介绍了基于国际标准分层开放式的故障预测与健康管理空地结构,及其开放式、模块化和标准接口规范。着重分析了机载健康管理传感器网络和鲁棒故障特征提取方法、分层聚类和交叉增强校核的智能故障诊断算法和基于数据驱动与失效物理结合的故障预测算法等关键技术,探讨了基于健康状态的维修保障决策方法。最后,给出了空地一体的飞机故障预测与健康管理评价方法和健康管理技术的适用性分析。     

数据挖掘在运载火箭智能测试中的应用

针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。     

蒸汽动力分布式集成智能故障决策支持系统

船舶蒸汽动力故障决策支持系统是一个复杂的系统决策问题。文章借鉴RODOS系统（核事故应急决策支持系统）的思想,将分布式系统结构、系统集成思想以及智能运作机制引入到决策支持系统之中,提出船舶蒸汽动力系统分布式集成智能故障决策支持系统的理论框架和结构。系统可充分利用分布式集成智能理论的自主性、反应性和自觉性,对蒸汽动力系统故障时的处置决策提供有效支持。     

基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法研究

INS作为一种精密的仪器,容易发生由于自身老化或受到外界环境干扰出现故障无法正常工作的情况。因此,深入研究了INS/GPS的故障检测算法,提出了一种基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法。在系统层面,通过残差式卡方检验法,能够在组合导航系统出现故障时及时准确识别,并为后续的动态Allan方差法确定一个故障发生的时间段,大大减小了Allan方差的计算量。随后通过动态Allan方差法对惯性传感器时变特性的表征,从传感器层面准确识别出故障发生的位置,两者结合实现了INS/GPS系统故障的及时检测与准确定位。通过对仿真和实验数据的分析,验证了这种方法对INS/GPS故障检测及定位的有效性。     

载人航天器推进系统健康监测的组件技术研究

为了适应载人航天器推进系统多发动机的分布式结构,提高健康监测系统的可靠性,应用组件技术构造了分布式多智能组件集成的健康监测系统,给出了组件之间的协调修正和决策算法。原型系统仿真结果表明,该技术比传统的面向对象（ＯＯＰ）技术更适用于分布式系统,可应用于载人航天器推进系统的健康监测。     

基于C8051的冗余CAN总线智能节点设计

为了提高CAN通信系统的可靠性,研究了基于C8051的冗余CAN总线系统.给出了系统结构图、硬件原理框图和软件流程图,详述了不同故障的检测方法和切换策略,开发了基于该冗余设计原理的CAN总线智能节点.实验系统的测试结果表明;当一条总线上出现故障致使通信不能正常进行时,系统可自动切换到另一路备份总线上继续工作,提高了总线通信的可靠性.     

航空发动机内窥检测智能诊断专家系统

内窥检测在航空发动机维护中得到广泛应用,但是目前的人工检测方式已经难以满足民航业的需求,将智能诊断专家系统引入到航空发动机内窥故障检测中,并集合了基于规则的专家系统和基于案例的专家系统的优点．研究了一种航空发动机内窥检测智能诊断混合专家系统,该系统首先对处理后的内窥图像进行规则推理,若无法找到匹配规则再转入案例推理,直至给出故障诊断结果和维修策略。通过实验检验,专家系统可以准确、快速地给出诊断结果。     

液体火箭发动机地面试验状态监控系统研究

基于火箭发动机的地面试验，研制了一种状态监控系统，给出了系统的基本结构、自适应相关安全限（ACSB）故障检测算法、软硬件系统的实现方案等，并通过大量试验子样对检测算法和关机逻辑进行了验证。结果表明，ACSB检测算法明显优于红线关机。     

基于模型的液体推进系统故障诊断算法

给出串联双涡轮结构以泵作为供应系统的液体火箭发动机系统故障仿真的准动态数学方法和基于灰色关联度分析的实时诊断算法。该算法对于调整计算确定的具体系统和预先设定的典型故障模式进行仿真计算、事先形成该发动机系统的故障模式样本集。试车时, 利用诊断算法对采集的发动机性能参数进行实时分析, 从而给出发动机所处的健康状况, 以便及时采取措施, 提高发动机的安全性和可靠性。      

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

Blind adaptive decision fusion for distributed detection

We consider the problem of decision fusion in a distributed detection system. In this system, each detector makes a binary decision based on its own observation, and then communicates its binary decision to a fusion center. The objective of the fusion center is to optimally fuse the local decisions in order to minimize the final error probability. To implement such an optimal fusion center, the performance parameters of each detector (i.e., its probabilities of false alarm and missed detection) as well as the a priori probabilities of the hypotheses must be known. However, in practical applications these statistics may be unknown or may vary with time. We develop a recursive algorithm that approximates these unknown values on-line. We then use these approximations to adapt the fusion center. Our algorithm is based on an explicit analytic relation between the unknown probabilities and the joint probabilities of the local decisions. Under the assumption that the local observations are conditionally independent, the estimates given by our algorithm are shown to be asymptotically unbiased and converge to their true values at the rate of O(1/k/sup 1/2/) in the rms error sense, where k is the number of iterations. Simulation results indicate that our algorithm is substantially more reliable than two existing (asymptotically biased) algorithms, and performs at least as well as those algorithms when they work.     

应用反推神经网络检测液体火箭发动机多维故障

基于可测参数所构成的参数模式对应着一定的发动机故障模式, 应用反推神经网络检测发动机多维故障, 方法的有效性由只有泵效率下降和喷注器阻塞同时发生的数值仿真得到验证      

基于隐马尔科夫模型的故障诊断系统研究

在制造行业中,机械设备的状态检测技术能提供关于设备运行状态的实时信息,为避免生产损失和减少设备的致命故障提供保障。提出了一套基于小波变换和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的故障检测系统。提出了小波模极大值分布(Wavelet Modulus Maxima Distribution),并将之定义为诊断系统的观察量加以验证。同时该系统采用在线模型参数估计和培训算法,通过选取能最大化对数似然度的HMM模型,确定设备所处状态。     

Optimum multisensor fusion of correlated local decisions

A distributed detection system consisting of a number of local detectors and a fusion center is considered. Each detector makes a decision for the underlying binary hypothesis testing problem based on its own observation and transmits its decision to the fusion center where the global decision is derived. The local decision rules are assumed to be given, but the local decisions are correlated. The correlation is generally characterized by a finite number of conditional probabilities. The optimum decision fusion rule in the Neyman-Pearson sense is derived and analyzed. The performance of the distributed detection system versus the degree of correlation between the local decisions is analyzed for a correlation structure that can be indexed by a single parameter. System performance as well as the performance advantage of using a larger number of local detectors degrade as the degree of correlation between local decisions increases     

Bayesian Design of Decision Rules for Failure Detection

The formulation of the decision making process of a failure detection algorithm as a Bayes sequential decision problem provides a simple conceptualization of the decision rule design problem. As the optimal Bayes rule is not computable, a methodology that is based on the Bayesian approach and aimed at a reduced computational requirement is developed for designing suboptimal rules. A numerical algorithm is constructed to facilitate the design and performance evaluation of these suboptimal rules. The result of applying this design methodology to an example shows that this approach is potentially a useful one.     

Multiple-model estimation with variable structure. III. Model-groupswitching algorithm

A general multiple-model (MM) estimator with a variable structure (VSMM), railed model-group switching (MGS) algorithm, is presented. It assumes that the total set of models can be covered by a number of model groups, each representing a cluster of closely related system behavior patterns or structures, and a particular group is running at any given time determined by a hard decision. This algorithm is the first VSMM estimator that is generally applicable to a large class of problems with hybrid (continuous and discrete) uncertainties. It is also easily implementable. It is illustrated, via a simple fault detection and identification example, that the MGS algorithm provides a substantial reduction in computation while having identical performance with the fixed-structure Interacting Multiple-Model (FSIMM) estimator     

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。      

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

结构系统可靠性及可靠性灵敏度分析的改进子集模拟法

在再生自适应子集模拟(RASS)法的基础上,提出了一种改进的再生自适应子集模拟(MRASS)法以用于结构系统的可靠性及可靠性灵敏度分析。MRASS法继承了RASS法中马尔可夫链再生、延迟拒绝、自适应马尔可夫过程及分量各自采样等优点,并改进了自适应采样过程。MRASS法通过对产生的样本点的接受率与最佳接受率进行比较,有针对性地寻找合适的建议分布方差,提高了抽样的效率。工程算例的数值结果表明:MRASS法相比于RASS法及传统的子集模拟(SS)法,在处理具有高维随机变量、小失效概率及高度非线性特点的结构系统时,有更好的适应性、稳健性及精度。