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     

基于数据关联的故障快速检测

 多数情况下,快速实时地进行故障检测是很重要的。将故障看做是通过多传感器观测的动态模型,进行多传感器多模型概率数据关联,以各个模型的关联结果和设定的阈值为依据,可以有效地实现故障检测。联合概率数据关联（JPDA）算法是解决多传感器多目标跟踪的一个有效方法,文中通过分析概率数据关联算法,对联合概率数据关联算法进行了改进：（1）通过正确地选择阈值,移除小概率事件,进而建立一个近似的确认矩阵;（2）根据被跟踪目标故障跟踪门的相交情况,将跟踪空间进行数学划分,形成若干相互独立的区域;（3）对同一区域内公共有效量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真对比表明,本文的改进算法能显著减少计算时间,有效提高故障检测的快速性和实时性。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

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。     

拟VGG16网络的航空传感器故障检测分类

参考计算机视觉等领域的研究与应用进展，提出了拟图智能化故障诊断概念；拟照VGG16图像分类网络，提出了一种航空传感器故障检测与分类方法。首先，基于仿真、实飞等手段建立了航空传感器故障飞行数据库；该数据库包含4型大型客机、通航飞机在5种飞行状态的飞行数据，并可有效模拟气动数据、惯性测量单元等传感器的故障。其次，提出将航空器气动数据、惯性测量单元等传感器的测量数据堆叠成灰度图像数据格式；该图像保留了传感器测量数据的时间、空间耦合特征，将传感器故障检测与分类转换成为图像上的异常区域检测与分类问题。再次，提出了一种数据增强方法，将堆叠形成的传感器测量数据图像的维度增强为VGG16图像分类网络输入维度，并基于预训练的VGG16图像分类网络，采用微调优化网络模型，最终得到了拟图智能化航空传感器故障检测与分类深度神经网络。在多个航空器数据集上的实验结果表明，网络的平均测试准确度可以达到97.6%。最后，参考计算机视觉领域的深度神经网络可解释性分析方法，基于类激活映射图（CAM）对本文发展的传感器故障检测与分类网络进行了分析，初步阐明了网络内部各层卷积核节点特征提取运算的机理，提升了该网络故障检测与分...     

并行鲁棒观测器对发动机减小转速信号的故障分离

通过对减小转速故障信号产生机理的研究 ,提出了一种基于多重模型假设下的并行鲁棒观测器残差输出的故障分离方法 ,建立了实际系统的正常工作状态和 4种故障工作模式 ,将该方法应用于某型航空涡扇发动机导致减小转速信号产生的传感器的故障检测与分离。数字仿真和误差分析结果显示 ,文中提出的方法可靠性高 ,故障定位准确 ,对发动机减小转速信号的故障分离行之有效。      

基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统逆变器故障诊断

机载270 V高压直流（HVDC）系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络（DRSN）的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流进行采集,并进行差值标准化处理获得特征数据;根据特征数据的特点,利用Flatten层对原有DRSN结构进行改进,来提高算法对故障模块的识别精度。在确定系统逆变模块故障之后,利用两相线电压之比确定出故障相,再利用线电压均值模型确定故障器件。相比于现有方法,所提方法仅使用1个电流传感器和2个电压传感器便实现了系统故障诊断,满足了飞机对重量的限制要求。实验证明：所提出的方法故障模块识别精度,以及故障器件定位精度可达97%以上,具有较好实用性。     

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。     

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题，研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下，仅通过传感器之间的冗余关系，利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明，利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障，还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。     

一种基于故障匹配的多重故障诊断方法

针对航空发动机数控（ FADEC）系统的传感器、执行机构为故障多发部件,并且目前国内的故障检测方法缺乏通用性的问题,基于故障诊断中卡尔曼滤波器的原理,以白噪声作用的一般离散线性随机系统为对象模型,结合多重故障假设法以及智能影响因子改进的残差平方加权和方法处理统计量信息,设计基于多重故障匹配卡尔曼滤波器（ FMKF）的故障诊断系统,可适用于FADEC系统多传感器与执行机构的软、硬故障诊断。仿真结果表明,方法能及时有效地检测到故障元件,并实现故障隔离,较常规滤波器,准确率高。     

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。     

In-Flight Parity Vector Compensation for FDI

The performance of a failure detection and isolation (FDI) algorithm applied to a redundant strapdown inertial measurement unit (IMU) is limited by sensor errors such as input axis misalignment, scale factor errors, and biases. A techique is presented for improving the performance of FDI algorithms applied to redundant strapdown IMUs. A Kalman filter provides estimates of those linear combinations of sensor errors that affect the parity vector. These estimates are used to form a compensated parity vector which does not include the effects of sensor errors. The compensated parity vector is then used in place of the uncompensated parity vector to make FDI decisions. Simulation results are presented in which the algorithm is tested in a realistic flight environment that includes vehicle maneuvers, the effects of turbulence, and sensor failures. The results show that the algorithm can significantly improve FDI performance, especially during vehicle maneuvers.     

飞机着陆时的容错导航

研究了飞机在微波着陆环境中的传感器容错系统。该系统的主要目的是检测辅助导航设备和机载传感器的故障,并在这些传感器可能发生故障时提供可靠的飞机状态估计值。自动导航和控制系统利用这些状态估计控制和引导飞机按预定路线降落。     

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。     

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.      

采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障

提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测.      

具有自修复功能间接自适应飞行控制系统研究

分析了具有自修复功能的推力矢量飞机自适应控制系统的结构功能特点,利用RHO优化控制算法实现在线控制器设计,利用MSLS辨识算法实现在线飞行参数辨识,采用等价空间算法、传感器信息融合技术和概率统计理论实现FDI算法。依据系统各个部分的算法开发了仿真平台,对飞机存在舵面故障情况下的飞行控制系统进行仿真,解决了舵面损伤后气动参数变化问题。仿真表明,该控制系统是一个完整、鲁棒、收敛系统。     

推力矢量飞机自适应控制系统仿真平台研究

研究了具有自修复功能的推力矢量飞机自适应控制系统的结构功能特点,研究了RHO优化控制算法实现在线控制器设计,利用MSLS辨识算法实现在线飞行参数辨识和等价空间算法、传感器信息融合技术和概率统计理论实现FDI算法。并且根据系统各个部分的算法,采用面向对象技术语言VC 6.0和三维图形语言OpenGL开发了仿真平台,利用仿真平台实时演示了飞机存在舵面故障情况下的飞行控制系统运行仿真,解决了飞机飞行过程中存在舵面损伤和气动参数变化的问题,该仿真平台可以根据需求进行飞机故障加载,具备完备的推力矢量飞机自适应控制系统仿真功能。     

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。