基于BP神经网络的某型无人机电气系统故障诊断研究

针对某型无人机对电气系统的故障诊断准确无误的要求。本文对基于较为成熟的BP神经网络无人机电气系统故障诊断方面的应用进行了研究。实例表明,BP神经网络在无人机电气系统故障诊断方面是一个很有效的方法。     

基于多源信息融合-相关向量机的风力发电机故障诊断

为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法。通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断。利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果。试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型。     

基于灰色理论的自适应多参数预测模型

故障预测对保障武器装备安全可靠工作具有重要意义。但是,用于武器装备故障诊断和预测的数据往往是小样本、多特征参数数据,当前主要的故障预测方法在实际故障预测中虽取得了一定的效果,但均存在不足之处。本文基于灰色预测建模理论,分析了GM(1,1)预测建模中的不足,考虑多个特征参数间的相互关系以及预测序列的实际特点,修正了初始值和背景值,建立了小样本情况下的自适应多特征参数预测模型,并以某型飞机发动机的多特征参数的仿真数据为例进行了预测分析,结果表明该模型具有很好的预测精度,证明了该模型的有效性。     

基于特征参数趋势进化的故障诊断和预测方法

 采用时间序列方法对可以表征系统故障状态的特征参数的趋势进化进行预测,同时考虑特征参数的概率分布特性,给出了对系统进行故障诊断和预测的方法。在已获得特征参数监测数据的基础上,分别对具有广义强度/故障阈值确定分布或故障模式特征参数空间分布两种形式的故障判据,提出了利用二次指数平滑预测模型对系统未来某时刻的故障状态进行预测的方法。给出包括故障概率和故障指数在内的故障诊断和预测结果形式,可进一步为系统的维修决策等提供参考。     

基于虚拟仪器的无人机故障诊断系统设计

介绍了一种基于虚拟仪器的无人机故障诊断系统,给出了系统的硬件及软件组成,并就故障诊断的原理及软件实现方法做了介绍。该系统可方便实现对无人机现场故障的检测和诊断,具有良好的使用性能和价值。     

表征某型发动机工作状况的特征参数研究

通过总结某型发动机的使用经验，提出了表征该型发动机工作状况的特征参数，并利用样本数据对所提出的特征参数进行了验证。结果表明，所提出的特征参数能够较为有效地反映发动机的工作状况，为发动机的状态监测和故障诊断提供了依据。     

基于模糊粗集的航空发动机特征参数提取算法

提取发动机性能状态的特征参数,是提高发动机故障识别正确率和可靠性的必要条件.针对实际航空发动机故障参数所具有的模糊和连续性特点,提出了一种基于模糊粗糙集的特征参数提取算法,并应用到某型航空发动机故障识别.研究结果表明:属性约简的核则为导致发动机故障的特征参数,以此特征参数进行故障诊断,可保证较高的诊断精度;同时,该算法的抗干扰性提高了整个系统故障识别的正确率.该算法可用于航空发动机故障分类、故障诊断以及状态监控.      

基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],     

基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断

在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。     

无人机穿越变化风场起飞特性仿真研究

引入和定义了必要的风场特征参数和工程化模型，建立了计及任意变化风场的无人机运动方程，以某型无人机为例，进行了数值仿真计算，并给出了切变风场和微下冲气流同无风情况起飞特性仿真时间历程比较曲线，同时讨论了风梯度的气动效应和对无人机起飞过程的影响。     

带滑撬无人机的卡门涡街效应研究

在无人机上安装滑撬后,在特定飞行条件下,滑撬出现周期性侧力振荡,本文通过非定常CFD方法研究滑撬绕流的流动机理特征,验证了周期性侧力振荡是由于椭圆形截面滑撬引起的卡门涡街造成,从而为滑撬的设计提供了理论支持。     

超声波阵列的飞行高度与姿态测量方法

针对无人机近地面降落阶段对相对高度及姿态精确测量的需求,以固定翼无人机为对象,设计了多路超声波测距传感器在无人机上的新型布局方式。利用空间几何关系,建立相对高度及姿态计算模型,测得四个固定点的高度,为无人机着陆提供精确的相对高度及姿态角信息。充分利用布置在无人机不同位置的测距传感器之间的几何关系,直接获得姿态角,提高了无人机降落阶段的安全性。实验结果表明,能够及时有效地提供给控制台无人机着陆时的相对高度及姿态信息,准确指引无人机的安全降落。     

作动器故障下的无人机容错控制方法

在执行任务过程中,无人机的传感器、作动器等均可能出现故障。文章针对常规布局无人机的作动器故障,提出了 1种反步法和控制分配相结合的容错控制方法。首先,建立无人机数学模型,并对作动器故障进行分类和建模;然后,根据模型设计反步最优控制器和基于控制分配的容错控制器;最后,通过仿真验证表明,所设计的容错控制方法能够实现作动器故障下的姿态快速稳定控制,且稳定性好,基本无侧滑角,各操纵面均在约束范围内,达到容错控制要求。     

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

深度确定性策略梯度算法用于无人飞行器控制

对深度确定性策略梯度算法训练智能体学习小型无人飞行器的飞行控制策略进行了探索研究。以多数据帧的速度、位置和姿态角等信息作为智能体的观察状态,舵摆角和发动机推力指令作为智能体的输出动作,飞行器的非线性模型和飞行环境作为智能体的学习环境。智能体在与环境交互过程中除了获得包含误差信息的密集惩罚外,也有达成一定目标的稀疏奖励,该设计有效提高了飞行数据的样本多样性,增强了智能体的学习效率。最后智能体实现了从位置、速度和姿态角等信息到控制量的端到端飞行控制,并进行了变航迹点、模型参数拉偏、注入扰动和故障条件下的飞行控制仿真,结果表明智能体除了能有效完成训练任务外,还能应对多种训练时未学习的飞行任务,具有优秀的泛化能力和鲁棒性,该方法具有一定的研究价值和工程参考价值。     

无人机横侧向飞行控制系统研究

采用非相似余度设计思想,建立了无人机横侧向控制系统.对典型故障模式的控制系统进行了分析,结果表明该系统不但具有较好的控制品质,而且对单通道控制故障引起的干扰具有较好的抑制能力,可有效解决副翼故障可能导致的飞行事故问题,从而提高系统的可靠性.     

发动机故障诊断经验影响系数的定量化问题

本文提出了根据发动机故障样本建立故障方程的方法。发动机经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适应的场合。文中讨论了经验故障方程的建立方法及其在发动机故障诊断中的应用,给出了利用经验故障进行发动机故障诊断的实例。     

无人机自动控制仿真系统研究与实现

航迹控制回路是无人机自动控制飞行中的重要环节,它涉及无人机的姿态、航向和飞行状态等重要参数的变化。根据飞行控制的基本控制律实现了无人机在复杂航迹条件下的安全飞行控制,模拟出无人机在自动控制下的航迹、盘旋和着陆等的飞行任务。采用面向对象方法设计了基于堆栈的通用化的航线管理类。并分析了无人机在手动操作切换到自动控制方式时寻找航迹点飞行中可能出现的问题,提出了相应的解决方案。