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针对卫星地面测控中心在异常检测时面临的遥测数据不平衡和缺乏异常标签等问题,提出了一种基于时序生成对抗网络的异常检测方法.首先对卫星遥测数据进行预处理,剔除原始数据中的噪声和野值.然后使用长短时记忆网络构建生成模型的生成器和判别器,使得模型可以学习到历史数据的时间依赖关系.采用改进的生成对抗损失函数,使得生成模型在训练时可以保证生成序列与输入序列的潜在空间分布一致.最后,使用残差作为测试序列的异常分数,通过阈值自适应方法判断测试序列是否异常.经真实卫星遥测数据进行实验验证,表明该异常检测方法具有较好的有效性. 相似文献
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跨声速轴流压气机转子弯掠控制机理 总被引:2,自引:1,他引:1
以1.5级跨声速轴流压气机为研究对象,采用三维数值模拟方法研究弯掠叶片技术对压气机不同工况的控制机理.结果表明:设计转速时前掠与反弯的组合弯掠优于前掠与正弯的组合弯掠,而部分转速时正好相反,这是因为不同弯掠方案对跨声速压气机不同工况的控制机理不同.设计转速时弯掠叶片改变叶顶激波强度和位置以及叶顶间隙泄漏涡强度,并改变叶片表面展向“C”型压力分布,三者共同作用从而提高设计转速时压气机的喘振裕度,但也造成设计转速效率下降;而部分转速时,压气机流场中的激波消失,弯掠叶片改变叶顶吸力面逆压力梯度和增强展向“C”型压力分布,两者共同作用使压气机的稳定性提高,但效率也会下降. 相似文献
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网络控制系统的故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
网络控制系统(Networked control systems,NCSs)是反馈通过数据网络的控制系统,跟传统控制系统相比,具有很多优点.但是,网络包含的时滞和其他数据特性会使得设计时未考虑网络的反馈系统性能下降.本文总结了近年来一些关于网络控制系统故障诊断的主要思想和结果,包括具有时滞的网络控制系统的故障检测及诊断技术,基于简单时滞系统模型;Markovian跳跃系统模型,混合系统模型及T-S模型的网络控制系统;以及对今后研究的展望. 相似文献
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基于线性参数变化自适应观测器,研究了一类具有外部扰动的不确定线性参数变化系统的鲁棒故障诊断问题。针对飞控系统具有非线性和时变的特点,运用了线性参数变化技术,提出一种基于线性参数变化自适应观测器的自适应故障估计算法来估计故障信息。为降低外部扰动对故障估计的影响,引入了H∞鲁棒性能指标来设计线性参数变化自适应观测器以及故障估计算法。结果表明,该方法具有良好的故障估计性能,且对外部扰动具鲁棒性。设计过程中,将参数的求解转化为线性矩阵不等式(LMIs)约束下的凸优化问题。最后,将该方法应用于直升机线性参数变化飞控系统执行器故障诊断,仿真实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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以四旋翼直升机姿态控制系统为对象,针对一类过驱动系统,由控制分布阵列不满秩而引起的执行器故障诊断难的问题,本文采用了一种新颖的多观测器故障诊断方法对执行器故障进行检测和估计,进而设计一种具有故障补偿并且满足H∞性能的动态输出反馈跟踪控制器。该方法不仅能够快速的检测和估计出单通道执行器故障,而且能够有效的补偿故障对系统稳定性的不利影响,保证系统在单通道执行器故障下具有一定的姿态跟踪能力。相对于状态反馈控制器,所提算法有效的避免了模拟状态量而带来的误差,一定程度上提高了系统的控制精度和可实现性。最后通过Quanser3-DOF Hover半物理仿真平台验证所提算法的可行性和有效性。 相似文献
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近空间飞行器具有飞行速度快、飞行包线大、气动特性变化剧烈及飞行环境复杂多变等特点,故障诊断与容错控制技术对提高其安全性和可靠性具有重要意义。本文通过对近空间飞行器故障诊断与容错控制技术的国内外研究现状调研和分析,阐述了近空间飞行器动力学模型及飞控系统的故障类型,分析了近年来国内外关于近空间飞行器故障诊断与容错控制技术的主要研究成果和存在的问题,最后对近空间飞行器故障诊断与容错控制技术未来的发展方向和面临挑战进行了展望。 相似文献
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提出了一种将遗传算法和优化的Q-law算法相结合的新轨道转移算法.为了合理利用能源,文中引入相对推进效率作为是否施加推力的门限.遗传算法用于搜索最短时间的优化轨道转移路径,将轨迹优化问题转化成有约束的参数优化问题,从而避免了两点边值求解难题.在轨道转移末端,为了提高目标转移精度并避免高频振荡,文中采用了结合模糊逻辑的优化Q-law算法.针对某一卫星轨道转移进行了数字仿真.结果表明,本文算法能够在实现最优时间轨道转移的同时,兼顾能源的消耗,并提高轨道转移精度. 相似文献
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基于蜂群无人机控制模型,针对虚假数据注入的故障情形,为了分析该故障情形下,蜂群无人机中故障的的影响及传播关系,采用故障传播有向图及一致性理论,开展蜂群无人机故障影响机理研究。首先,通过Dijkstra算法计算故障源到各无人机的最短路径,建立故障传播有向图;然后预测各无人机受故障影响的程度,结合蜂群无人机系统,计算一致性行为偏差的指标,并将其作为实际故障影响程度;最后,通过对预测结果与实际故障影响程度进行仿真比较,验证了所建立的故障影响机理的合理性。 相似文献