非线性系统多故障诊断方法

给出了非线性系统的一种基于模糊奇偶方程的多故障诊断方法.解决了非线性系统中同时出现多种故障时的故障检测与识别问题.首先构造线性系统的全解耦奇偶方程,再应用T-S模型融合非线性系统各个工作点处的线性模型的全解耦奇偶方程得到模糊奇偶方程.模糊奇偶方程产生的残差仅对一个执行器故障敏感、对一个传感器不敏感,而对其他执行器不敏感、对其他传感器敏感.将传感器和执行器故障模型表示成偏差的形式,根据残差信息可以估计出故障的模型参数.给出了应用递推最小二乘方法对各故障模型的参数进行估计的方法.给出了铁路牵引控制系统的感应电机仿真实例.结果表明,新方法能够对传感器故障和执行器故障同时存在的多故障进行诊断.     

基于小波分析和信息融合的航空发动机转子早期裂纹故障诊断

针对发动机转子早期裂纹难以检测的特点,建立发动机转子早期裂纹扩展模型,提出了对裂纹振动信号进行小波分析和信息融合的方法对转子早期裂纹进行检测。最后,以转子系统为对象进行实验研究,结果表明,此方法能够有效地提取转子早期裂纹故障特征并能对故障进行准确识别。     

一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

飞机电源系统整流装置故障诊断方法

某型号飞机电源系统现有的机上自检测装置由传统的硬件逻辑电路构成,存在功能扩展性差、可靠性低等缺点.为符合新一代机上自检测装置微机化、智能化的特点,在对其进行故障模式分析的基础上,采用基于小波神经网络的故障诊断方法,通过对整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义频带能量特征向量,将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量.将特征向量作为BP神经网络的前端输入,由神经网络完成故障的识别与分类.经验证,故障特征得到了有效地提取,使神经网络可在各种工况下对故障进行故障诊断,符合灵敏性、鲁棒性的要求.      

模糊树模型对有限样本集的逼近

对含高度非线性的复杂系统的辨识与建模提出了一种二叉线性模糊树方法.证明了对n维空间中任一闭集上的有限样本集或连续函数,总存在模糊树模型以任一精度逼近之.仿真结果表明,与已有的其它方法比较,模糊树模型不仅具有计算量小,精度高,对于输入空间维数不敏感等优点,同时它的逼近误差是单调下降的.模糊树模型在一定程度上模拟了对复杂问题进行分层、分段简化决策的思维过程.仿真结果描述了这种方法的性能.     

基于模糊基函数网络的系统故障检测

给出了基于T-S模型的模糊基函数网络(FBFN),并提出了一种基于FBFN的未知系统故障信息检测通用方法.将未知系统分为已知部分和未知部分.系统的实际输出包括已知部分输出、未知部分输出和故障信息等三部分.已知部分用数学模型描述.未知部分包括系统的建模误差、噪声干扰等不确定性,用FBFN逼近.因此,根据系统的实际输出、数学模型输出和FBFN输出可估计出故障信息.最后给出了某飞机的微波着陆系统故障信息检测仿真实例.      

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

基于小波变换和聚类的BLDCM故障检测与识别

为了满足航空用机电作动器(EMA,Electro-Mechanical Actuator)高可靠性和大范围调速的要求,充分利用具有双通道容错结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)系统特殊的结构和换相特点,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的突变特征,提出一种采用小波变换(WT,Wavelet Transform)与层次聚类算法(HCA,Hierarchical Clustering Algorithm)相结合的故障检测与诊断方法.并通过实际电机系统试验验证了方法的可行性与正确性.试验结果表明,这种方法对电机断相故障、逆变器功率管断路故障具有明显的检测与识别效果,而且不受转速、负载和噪声的影响.信号特征提取算法简单,故障识别方法可靠性高,无需额外设备,易于应用,具有很强的实际操作性.     

不确定非线性主动容错控制系统模糊控制设计

考虑到实际主动容错控制系统中故障以及故障检测与隔离(FDI,Fault Detection and Isolation)决策出现的随机性,随机故障与FDI决策行为分别用两个Markov过程描述,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型表达不确定非线性主动容错控制系统,并基于并行分布补偿(PDC,Parallel Distributed Compensation)方案,给出了能够保证闭环模糊系统鲁棒随机稳定的模糊控制器设计方法.鲁棒容错模糊控制器的存在条件由一组线性矩阵不等式(LMI,Linear Matrix Inequality)给出,从而方便地利用优化技术求解,随后倒车控制系统的仿真结果验证了所建议方法的有效性.      

基于时序建模的卫星故障检测方法

为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型,实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫星数据间的时序关联,提出基于长短期记忆神经网络的卫星故障检测方法,并引入滑动窗口机制实现卫星数据的有效预测与故障检测。考虑卫星数据多元特征参数间的关联关系,引入时间卷积和自编码器神经网络,同时建模不同时刻、多元特征参数间的依赖关系,实现融合多元特征参数进行卫星故障的有效检测。以某型号卫星电源分系统为实验对象,仿真结果表明,所提算法和模型在关键指标方面优于BP神经网络等传统故障检测方法和模型。     

改进PCA在热波图像处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域与非腐蚀区域对比不明显、信噪比较低等问题,提出了基于小波变换的改进PCA(Principal Component Analysis)算法.该算法对热图像序列中的每帧图像进行二进制离散小波变换,提取出低频部分的系数;对低频系数进行改进PCA分析,通过固定点算法并引入Gram-Schmidt正交化过程求解特征向量;令高频系数为零,抑制图像的噪声.实验结果表明:该算法充分利用了热像仪的有用数据,提高了图像的质量和信噪比,且计算时间较短.      

小波分析在GPS卫星故障检测中的应用

目前基于扩展卡尔曼滤波的残差卡方检测法已在接收机自主进行GPS卫星故障检测方面得到广泛应用,但该方法存在依赖系统数学模型、检验延迟等问题。文章提出一种基于小波分析的GPS卫星故障检测法,利用小波分析在时频域表现出良好的细节处理特性,将GPS接收机的可测数据即伪距观测数据和位置定位数据作为处理对象,进行多尺度下的分析,通过识别异常点来判断故障的发生。仿真结果表明,该方法具有高效灵敏、简洁直观、易于工程实现等特性,有助于保证导航系统的可靠性和稳定性。     

一种基于支持向量机的小波图像压缩方法

提出了一种结合支持向量机(SVM,Support Vector Machines)回归与小波变换的新的静态图像压缩方法.SVM回归方法可以学习原始数据之间的相关性,并采用小部分训练样本,即支持向量来稀疏表示原始数据集,利用这一特性来逼近和约减小波系数,可以达到数据压缩的效果.首先采用小波变换把原始图像分解成不同尺度的多个子带,由于最低频子带系数非常重要,采用DPCM直接编码,然后对其它频带系数采用SVM回归进行压缩.由于不同尺度和方向的小波系数特征不同,为尽可能去除小波系数间的各种相关性,给出了适合SVM回归的小波系数的有效组织方式.最后研究了支持向量及其相应权重的混合编码方法.实验结果表明:与同类压缩方法相比,本算法获得的恢复图像的主客观质量有明显提高.      

小波模拟退火-软阈值SAR图像降噪算法

提出了一种新的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像降噪方法,利用小波变换对空间位置信息保留的特性,依据小波变换后近似图像仍满足吉布斯分布,将模拟退火算法引入到小波域中,首先,根据SAR功率图像斑点的特性,对传统的同态变换方法做出了相应的修正,大大降低了处理结果的辐射偏差,提高了等效视数,然后在多分辨率理论和小波变换理论基础上,选用适合特定图像的最优小波基进行分解,最后对小波变换后的近似图像进行模拟退火处理,对各个细节图像有选择地进行软阈值处理.实验证明,此方法比传统的小波降斑取得了更好的平滑效果,比传统模拟退火大大减少了处理的时间,同时对图像的辐射精度的保持,斑点的抑制,以及边缘保持都有较满意的结果.      

ATE环境下的多频测试参数故障检测

从线性模拟电路灵敏度的概念入手,分析了通过获取敏感频点激励下的最大故障误差来检测电路参数故障的可能性,提出了一种针对测试频率和测点信息的激励矩阵.设计了适合自动测试系统进行模拟电路参数故障检测的联合激励方式提取算法以降低测试成本.仿真结果所给出的故障检测效果显示,该方法可以放大故障误差,并有助于利用敏感频点响应的差别来辨别故障信号.      

基于小波的航空发动机叶片孔探损伤检测

发动机孔探技术是航空发动机内部故障检测的重要技术,而叶片损伤则是发动机内部的一种常见损伤.针对发动机叶片损伤的特点,通过对损伤模型的分析,应用SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)边缘检测算法对叶片损伤进行定位,应用小波变换对孔探图像进行分解,得到不同位置处的不同频率分量.并根据损伤模型的分析通过已定位的损伤位置来确定损伤法线方向的频谱分量,计算出损伤处除直流分量之外的其它频率分量的频谱能量,从而依据损伤频谱能量检测并估计发动机叶片的损伤.实验结果表明,应用此方法可以定量检测并估计航空发动机叶片表面损伤情况,为检测并估计发动机叶片损伤提供了理论和实践依据.      

基于小波变换的含噪图片的自适应边缘提取

对含有白噪声的图片的边缘提取进行了讨论。利用噪声图像小波系数的统计特征和小波变换的多尺度特性构造收缩因子 ,通过收缩因子对图片中的噪声和边缘区别对待。而且通过极大似然法估计小波系数概率模型中的三个参数 ,使算法达到自适应性。利用所讨论的理论对一幅含有噪声的图像进行边缘提取实验 ,结果令人满意     

力综合式余度伺服机构故障检测门限设定方法

本文论述了力综合式余度伺服机构的故障检测问题。根据伺服机构的位置控制精度要求,导出了压差故障门限的估算公式,其结论便于工程应用。