基于模糊奇偶方程的非线性系统传感器故障诊断

 给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感器的故障模型表示为刻度因子和偏差的形式,根据残差信息应用卡尔曼估计方法可识别出故障模型的参数。最后给出了某型号飞机控制系统传感器的故障诊断仿真实例。     

惯性冗余系统奇偶向量法故障检测与识别技术研究

为使惯性冗余系统达到故障检测与识别的功能,本文对惯性冗余系统的奇偶向量在有、无故障的不一致情况进行了研究,介绍了单自由度惯性仪表和双自由度惯性仪表广义似然比故障检测与隔离方法,通过对奇偶向量的分析及仿真,给出了最优化故障检测与隔离算法,该结果表明,采用奇偶向量法确实可以提高冗余惯性系统的故障检测与识别的性能,可以解决其软故障的检测能力。     

一种改进余度捷联惯导系统最优奇偶矢量故障容错算法

针对余度捷联惯导系统故障检测方法对小故障和渐变型故障检测率低的问题,提出了利用对特定传感器敏感的最优奇偶矢量来构造最小二乘加权矩阵的算法。该算法利用最优奇偶矢量产生奇偶残差来反映特定传感器对待测状态量测的准确程度,通过该残差确定最小二乘加权阵,进而再辅助最优奇偶矢量进行故障检测,达到对小故障和渐变型故障的容错。仿真结果表明本方法能够有效提高待测状态的估计精度,具有一定的工程参考价值。     

改进的容错惯性导航系统

 用于余度捷联惯性测量单元(IMU)的故障检测及分离(FDI)方法的性能受到诸如输入轴不准,刻度因子误差以及偏倚这样的传感器误差的限制。本文采用分离偏倚估计方法以获得上述影响奇偶向量的传感器误差的线性组合的估计,然后将这些估计用于构成补偿的奇偶向量,该奇偶向量不包括传感器误差的影响。用经补偿的奇偶向量代替未经补偿的奇偶向量进行故障检测及分离判决以提高FDI的性能。仿真结果表明奇偶向量补偿算法可大大提高FDI的性能,特别是在飞行器做机动飞行时。     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

余度传感器系统中传感器配置结构和奇偶向量的最优化

 本文研究了余度传感器系统传感器的配置和奇偶向量的选择问题,从输出和检测性能最优的准则出发,给出了配置结构和奇偶向量的求解途径,并将它同现有的一些方法进行了比较。     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

检测传感器故障的鲁棒观测器

介绍一种在系统参数变化情况下进行故障检测的观测器。对观测器采用特征值、特征向量进行联合配置的算法 ,并对估计误差设计奇偶空间 ,使各传感器的故障在奇偶空间中被解耦分离 ,因而可用一个观测器检测与分离多路故障传感器 ,实现了故障检测的鲁棒性     

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。     

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

Optimal parity vector sensitive to designated sensor fault

Based on the parity space construction and the orthogonal constraint condition of parity vector, the approach of fault detection and isolation using optimal parity vector is presented. Its main idea is to design a performance criterion similar to the criterion presented by Zhang and Patton (1993), but most sensitive to the designated sensor's fault and least sensitive to other sensor's fault and unknown inputs such as noise. Through the Monte-Carlo simulation, it is shown that the proposed approach of choosing optimal parity vector greatly increases the ability of fault detection and the effectiveness of fault isolation is better than the generalized likelihood test (GLT) approach     

液体火箭发动机故障检测的阈值估计研究

采用区间估计方法选取故障检测阈值,进而以此阈值为标准监测液体火箭发动机的工作情况。基于分离识别信号的概率密度函数还讨论了故障分离的最优阈值问题。某大型液体火箭发动机的热试车数据分析表明:置信区间估计技术可以有效用于发动机故障检测。      

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。      

模糊超体神经网络及其在火箭发动机故障分离中的应用

提出了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络二次分离器,模糊集是由模糊超体聚集形成的集合体,模糊超体在一次分离中表现为由半径和球心确定的n维超球,在二次分离中是一个由夹角、球心和方向矢量确定的部分超球。神经网络二次分离学习算法与一次学习算法相比,提高了训练样本的分离精度,增强了神经网络对故障的敏感性。      

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测，故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

THE ROBUST OBSERVER FOR FAULTDETECTION OF THE SENSOR

ＴＨＥＲＯＢＵＳＴＯＢＳＥＲＶＥＲＦＯＲＦＡＵＬＴＤＥＴＥＣＴＩＯＮＯＦＴＨＥＳＥＮＳＯＲＷａｎｇＳｈｅｎｇｙｕａｎ（Ｆａｃｕｌｔｙ３０１，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｃ...