不定线性系统的鲁棒故障检测

 <正> 1.引言 Beard等提出的检测滤波器是一种基于模型的故障检测与识别(FDI)方法,然而,检测滤波器要求精确地已知系统的动力学方程 X=AX+Bu,Y=CX (1) 其中,X∈R~n,Y∈R~m,u∈R~r分别为系统状态输出和控制;A、B、C为具有相应维数已知常阵。由于系统的复杂性以及系统外界干扰的不确定性,获取系统精确的数学模型非常困难。因此要解决的基本问题即考虑下列不定系统的故障检测     

故障检测的智能决策

 根据Schank的动态记忆理论,研究了信息系统的分类,给出了具有智能性质的决策算法。动态系统的故障检测可归结为系统有故障和无故障,由此给出了故障检测的智能决策算法。许多复杂的故障检测算法可归结为简捷的线性函数正、负的判断,因而可有效降低算法的复杂性。实例验证了故障检测的智能决策算法的有效性。     

飞行传感器的故障检测与识别

 飞行传感器是飞行控制和导航系统中的薄弱环节,它们的故障率一般是比较高的。为了提高系统的可靠性,对传感器的故障应能实时地检测和识别,并重构传感器所测量的信号(修正)。为此,在系统中常采用传感器的硬件余度和解析余度。本文介绍了飞行传感器硬件余度和解析余度的原理以及几种实用的余度方案,对解析余度中的统计决策原理和故障检测的鲁棒性问题也作了简单介绍。     

对特定传感器故障敏感的最优奇偶向量检测与隔离方法

 提出了一种利用对特定传感器故障敏感的最优奇偶向量进行故障检测与隔离的方法。主要思想是设计一个性能指标函数，使得最优奇偶向量对被检测的传感器故障最敏感，而对其余传感器故障和未知输入不敏感。与常用的广义似然比方法相比，该方法明显地提高了故障的检测能力，此外，对故障的隔离效果也更好。     

一种适用于飞行器控制系统的快速时变参数辨识方法

 在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辨识问题,这是一个比较困难的问题。本文利用折线段近似时变参数,根据最小二乘原理导出了一种计算比较简单、辨识精度较高的快速时交参数辨识方法。文中对反坦克导弹和地空导弹等快速时变系统进行了数学模拟.其结果表明,这种辨识方法不仅适用于连续快速时变系统,而且在参数变化存在第二类间断点时,仍有较好的辨识结果。     

短裂纹疲劳扩展的试验方法

近十年来,人们发现短裂纹具有一系列不同于普通长裂纹的特异扩展规律,它对耐久性损伤容限分析具有重要的意义。短裂纹扩展率试验是短裂纹研究中一项迫切而重要的,同时也是较为困难的工作。     

用于检测操纵面损伤的故障检测滤波器

针对飞行中典型的操纵面损伤故障,以故障检测滤波器为基础,开发了一种建立在离散模型上的快速、稳定的故障检测及诊断算法,可以在几个采样周期内同时精确检测出多个操纵面的损伤程度,故障检测滤波器的稳定性、收敛性也得到证明,具有较好的实用性。几种组合故障下的仿真研究证实了上述结论。     

歼击机结构故障的检测与自修复控制律重构

 针对鲁棒动态逆控制的飞机,提出一种有效的故障检测新方法及自修复控制律重构方法。设计了一种基于理想模型的非线性故障检测器,通过监测残差信号,能够可靠地对各类故障进行辨识,并利用补偿信号来抵消故障舵面产生的影响,可以满足自修复飞行控制的实时性要求。     

疲劳门槛值及低速裂纹扩展速率试验方法的研究进展

一、引言 近年来,国内外研究者对疲劳门槛值⊿K_(th)及附近的低速裂纹扩展速率已进行了许多实验研究,提出了多种不同的试验方法。但到日前为止,还无统一的标准试验方法,给疲劳门槛值的实验研究提供交流,以及在工程上的应用造成了很大困难。为此,有必要研究和制定统一的标准试验方法。本文根据近年来我们对疲劳门槛值所做的实验研究工作,着重讨论了我们对ASTM推荐测定疲劳门槛值及低速裂纹扩展速率暂行试     

基于卡尔曼滤波的星敏感器在轨校准方法

根据星敏感器光学镜头以径向畸变为主的特点,采用一阶径向畸变模型,利用摄像机标定中的径向排列约束(RAC),对其外部姿态和内参数进行在轨校准。以采集到的星点的图像坐标和对应导航星在天球坐标系下的赤经、赤纬信息作为滤波器的输入,外部姿态和内参数作为输出,构造相应的状态方程和观测方程,进行两次卡尔曼滤波迭代,结果作为校准参数的最优估计。仿真实验表明:本方法能消除内部参数与外部参数的耦合,校准过程不依赖外部姿态,且状态方程和观测方程均为线性方程,满足卡尔曼滤波迭代的最优条件,能够精确估计出星敏感器内外参数,在星点成像位置噪声标准差为0.05像素时,校准后x、y方向上的平均误差分别为0.044像素和0.049像素。     

飞机机轮速度检测系统故障模式及判别方法研究

本文通过机轮测速系统组成、工作原理、分析出具体故障模式,提出机轮速度检测系统故障判别方法,解决飞机防滑刹车系统外装式机轮速度检测系统速度传感器无信号输出故障故障定位问题,提出机轮测速系统安装使用注意事项,提高飞机防滑刹车系统维修性、测试性、保障性技术水平,更好满足用户需求.     

Robust extended Kalman filter with input estimation for maneuver tracking

This study investigates the problem of tracking a satellite performing unknown continuous maneuvers. A new method is proposed for estimating both the state and maneuver acceleration of the satellite. The estimation of the maneuver acceleration is obtained by the combination of an unbiased minimum-variance input and state estimation method and a low-pass filter. Then a threshold-based maneuver detection approach is developed to determinate the start and end time of the unknown maneuvers. During the maneuvering period, the estimation error of the maneuver acceleration is modeled as the sum of a fluctuation error and a sudden change error. A robust extended Kalman filter is developed for dealing with the acceleration estimate error and providing state estimation. Simulation results show that, compared with the Unbiased Minimum-variance Input and State Estimation (UMISE) method, the proposed method has the same position estimation accuracy, and the velocity estimation error is reduced by about 5 times during the maneuver period. Besides, the acceleration detection and estimation accuracy of the proposed method is much higher than that of the UMISE method.     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

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。     

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。     

涡轴发动机分布式控制系统传感器故障诊断技术

为满足航空发动机分布式控制系统的故障诊断需求,重点解决分布式控制系统中总线通信时延对传统故障诊断措施效果的影响,提出了一种新的航空发动机分布式控制系统故障诊断方法.针对航空涡轴发动机,搭建了包含随机时延的分布式控制系统数学模型,利用等价空间法(PSM)设计故障诊断滤波器组.并将改进的故障诊断方法与传统的基于Kalman...     

JIDS/SINS/GPS组合导航系统两级故障检测结构设计

针对传统组合导航系统故障检测方法不能同时准确检测突变故障及缓变故障的不足,提出了一种两级故障检测结构。这种结构采用联邦滤波器结合了残差χ2检测法易于检测突变故障和状态χ2检测法易于检测缓变故障的优势,在JIDS/SINS/GPS组合导航系统中得到了成功应用。仿真表明,这种方法对突变故障和缓变故障都达到了较好的检测效果。此外,此方法没有改变联邦滤波器原有结构,检测准确度高,计算量小,是一种便于工程实现的检测方法。     

SINS/BD紧组合导航系统故障检测算法研究与实现

由于惯性导航系统和卫星导航系统具有良好的互补性与北斗导航系统的迅速发展,惯性/卫星紧组合导航系统得到广泛应用。但卫星导航系统的时变、易受干扰等特性,极易污染整个组合导航系统。因此,研究了一种新型的惯性/北斗紧组合导航系统的故障检测算法,在传统的卡方故障检测算法基础上,利用新息动态变化特性来识别故障星,并对故障星进行隔离,从而保证整个导航系统的稳定性与精度。最后基于嵌入式PC104平台,利用Qt Creator软件开发了多线程惯性/北斗紧组合导航系统,对所研究的算法进行了可靠验证。实验结果表明,所研究的故障检测算法能够有效地检测出卫星信号故障,能及时剔除故障星,大大降低了漏检、错检的概率,提高了整个导航系统的可靠性与精度。     

基于自回归模型的自适应阈值算法

提出一种基于自回归模型的自适应阈值检测算法用于监测液体火箭发动机地面试验的稳态过程,该算法由两个阶段组成。第一阶段的检测算法阈值由不同试车台次的稳态参数测量值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算,第二阶段的检测算法阈值由稳态过程的参数均值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算。用某大型液体火箭发动机的地面试验数据进行验证,结果表明该算法能有效可靠地监测发动机的运行状态。