基于先进控制策略的风电机组电控系统故障诊断研究

通过采集和分析风速、风电机组运行参数等数据,针对风力发电系统电控系统中的变桨故障和主控PLC故障进行讨论。首先汇集了某风电场一年的完整数据,其次结合运行数据和维护数据整理出风电机组电控系统中常见故障类别,最后分别运用时频域分析中的小波分析方法和自适应Kurtosis分析方法进行电控系统故障的诊断分析。通过分析功率比值等数据,并对比均值、方差、均方幅值和峰值等指标,得到了一定的故障检测规律。     

基于线性二次滚动时域法的运载火箭发动机推力故障诊断

研究了运载火箭动力系统在推力下降情况下的故障诊断问题。根据简化的六自由度非线性模型,利用扩展卡尔曼滤波器生成残差,采用线性二次滚动时域法估计故障,基于估计向量故障特性准确估计推力下降程度,同时提出利用故障突变方向定位故障的方法。仿真结果表明该方法能够快速检测发动机故障并准确定位。     

基于故障树的智能型故障诊断系统

本文在故障树定性和定量分析基础上，提出了基于故障树的智能型故障诊断方法。该方法是建立在故障模式按发生概率大小排序和底事件按发生概率大小排序基础上，因此较好地反映了故障诊断过程中各个底事件和中间事件对系统故障的影响。     

基于故障树分析法火箭测量系统故障诊断研究

本文对某系列运载火箭近十年来出厂测试出现的故障事件进行统计分析,应用故障树分析法的基本原理,建立了某系列运载火箭出厂测试测量系统故障树,并对其作定性和定量分析,指出其可靠性较低环节。结果表明,应用故障树分析法对运载火箭测量系统故障事件进行研究,能够清晰发现对顶事件发生影响的主要因素,为故障预防和诊断提供思路和依据。     

基于增广观测器的非线性系统执行器故障诊断

针对一类满足李普希茨条件的非线性系统,提出了一种新的执行器故障诊断方法。将执行器故障作为增广状态向量的一部分构造一个增广系统,然后利用线性矩阵不等式方法设计一个增广状态观测器,能够同时获得原系统的状态和执行器故障的渐近估计。利用李亚普诺夫理论分析了增广状态观测器的稳定性和收敛性。最后,将所提出的方法用于卫星姿态控制系统执行器的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断

针对运载火箭动力系统故障的复杂特性和故障模式的不确定性,提出了基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断。首先以火箭视加速度和角速度作为网络输入,故障类型矩阵作为网络输出,通过BP神经网络和RBF(径向基函数)神经网络进行故障诊断;之后通过D-S证据理论融合神经网络结果;最后通过滚动时域估计方法对火箭飞行状态特征量估计。仿真结果表明诊断准确率达到99%以上,表明提出的方法对于火箭发动机故障诊断具有较高的准确性和实用性。     

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

航天系统关键设备故障诊断信息源研究

伺服机构是航天系统的关键设备之一,对其进行故障诊断的基础是建立信息源模块。将伺服机构的信息分定性信息和定量信息,以这2种信息为基础,通过功能分析、结构设计及可视化处理,构建了伺服机构信息源模块。该模块在功能上可以替代硬件模拟器,产生研究所需的各种信号,既可以对伺服系统的正常信号进行仿真,也可设置大量的故障,设计思想具一定的通用性,比较好的解决了故障诊断中的样本数据产生与获取问题。     

基于多种诊断方法的实时故障诊断系统

介绍一种用于诸如液体火箭发动机的复杂系统的故障诊断系统。该系统由两套独立的、但可互补的诊断系统和一套综合系统组成。给出了系统的结构图。以美国航天飞机主发动机(SSME)为例对该系统的工作原理,故障诊断过程进行了分析。介绍了5种因果-征兆准则,并举例加以说明。最后指出,这种多种知识的诊断系统是目前的一种发展趋向。     

微波带通滤波器的时域分析法研究

文章介绍了一种利用微波带通滤波器的时域反射损耗(即S11)曲线分析和调试滤波器的方法,运用此法在调试滤波器时可以快速地分析出具体是哪一个谐振电路或耦合器需要调试,以便对其进行专门的修正和调试,从而节省调试时间,简化调试过程。同时也介绍了3种方法作为把频域数据转换为时域数据的理论基础,即傅里叶级数法、快速傅里叶变换法和Chirp-z变换法,并对这3种方法作了相应的评价。     

基于时间逻辑的航天器控制系统故障诊断的深层知识表示方法

本文介绍了一种关于时间逻辑的知识表示方法，引入了特征量属性及动态框架、事件、衍生事件的概念，给出了与时间有关的事件及包含事件间时间逻辑关系的衍生事件的表示方法，并将它们应用于航天器控制系统实时故障诊断专家系统中。这一研究是对时变系统深层知识表示方法的新探索。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

基于MAS的实时诊断技术在电源系统中的应用研究

为了提高卫星这类大规模复杂系统的诊断速度和精度,提出了一种基于MAS 的卫星电源系统分布式诊断框架。框架的核心部分是两类诊断Agent：一类是自适应全局Age nt,负责全局诊断,采用多信号模型的诊断方法;另一类是子系统驻留Agent,负责局部诊 断,采用参数估计的诊断策略,并引入Box\|Jenkins的建模方法。通过通讯Agent和电源专 家Agent实现多Agent间协调工作。在电源系统中的应用表明,两种诊断Agent间优势互补, 提高了诊断效率,并能准确地给出诊断结果。
     

控制系统故障诊断技术

介绍了控制系统故障诊断的基本概念和方法。提出了一种较为合理和全面的故障诊断技术方法的分类，并对其中基于模型、知识和信号处理的三种故障诊断方法进行了较为详细的论述，分别总结了它们的基本思路，对其发展中的各种问题作了归纳。最后提出了航天领域中故障诊断技术的研究重点。     

运载火箭控制系统故障诊断系统

研究了运载火箭控制系统故障诊断系统的技术策略和实现途径,提出了基于仿真分析的分层次的故障模型结构和分级的故障诊断系统结构,以及适用于火箭控制系统的综合字典的逻辑结构和字典动态管理方法,专家辅助工具在一定程度上实现了对常见多故障和软故障的诊断.研究结果在实际系统中进行了验证.     

运载火箭控制系统故障诊断专家系统研究

针对运载火箭控制系统和测发控系统的特点,简要介绍了当前故障诊断专家系统的应用现状,分析了诊断方法在航天领域应用的不足,提出了基于测发控流程信息和部件互联知识的专家诊断系统.     

控制系统的故障诊断方法综述

介绍了控制系统故障诊断的原理 ,将控制系统故障诊断分为两类 ,即基于解析模型和不依赖控制系统解析模型的故障诊断方法 ,对各种方法进行了详细的评述 ,并给出其应用总结 ,最后对其发展进行了展望