存在外部干扰的网络控制系统故障检测和优化

针对存在时延和丢包的网络控制系统,研究了系统的故障检测滤波器设计和优化设计问题.通过泰勒展开将未知时延处理成外界干扰,采用伯努利随机过程来描述丢包现象.设计观测器产生残差信号,将故障检测问题转化为H∞滤波问题.通过Lyapunov函数方法分析了系统的稳定性.以线性矩阵不等式的形式给出了滤波器存在的充分条件和求解方法.为进一步提高系统对故障信号的灵敏度,采用了一种优化设计方法对故障检测系统进行了优化.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

一种2812内部FLASH程序远程更新的新方法

仿真器连接DSP进行程序升级给软件维护带来巨大麻烦.利用TMS320F2812芯片的内部丰富资源和支持在线编程的特点,介绍一种应用软件远程更新方法.包括一个通用的BOOT程序和两种生成可烧写文件的方法,满足了TMS320F2812产品的应用开发以及更新维护等需求.方法已应用于多个产品研制中,实验结果表明方法操作方便、加载结果稳定可靠.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

正反顺序加载下安装边螺栓预紧力分散度的数值模拟与试验验证

在航空发动机机匣安装边装配过程中,不同位置螺栓之间会产生弹性交互作用,不同加载方案会使装配后的螺栓预紧力存在一定的分散度。针对这一问题,建立了3层带止口机匣安装边3维接触有限元模型,研究不同加载方案下螺栓预紧力的施加方法。基于有限元模型数值模拟了3层机匣安装边分别在顺序加载方案、交叉加载方案和正反顺序2轮加载方案下螺栓预紧力的分散度。搭建了相应的试验装置,分别对3种加载方案的预紧力分散度进行试验验证。结果表明：采用正反顺序2轮加载后的螺栓预紧力分散度最小,在3层止口机匣安装边上采用正反顺序2轮加载方案后的螺栓预紧力分散度较小,在有限元仿真中螺栓预紧力分散度为2.43%,在试验中螺栓预紧力分散度为4.98%。采用此方案加载后,止口机匣安装边能达到更好的密封效果和较好的刚度对称性。     

基于TMS320C6701的程序冗余加载设计方法

为满足航天产品高可靠性、高安全性的要求,用户对软件存储和加载方式也提出了更多的需求,如程序三区冗余备份、在轨重构等。TMS320C6701是一款高精度浮点数字信号处理芯片,其运算速度快、实时性高,近年来广泛应用于电机控制、轨道运算等宇航软件产品中。TMS320C6701内部程序区和数据区独立,设计师需要编写二次引导程序实现代码和数据的先后加载。根据TMS320C6701的加载特性,将二次引导与重构功能结合,设计了一个引导系统。引导系统对应用软件进行三取二判决,将判决结果加载至RAM中运行,并通过总线实现应用软件的更新。实验证明,该系统可以通过总线通信对应用软件重构升级,大大提高了软件的可靠性和可维护性,且缩短了单机研制周期和维护成本。     

执行器故障下的运载火箭非奇异终端滑模容错控制

针对存在未知外部干扰和执行器卡死故障的运载火箭,提出了一种基于非奇异终端滑模面的姿态跟踪控制算法。首先,建立了考虑干扰和执行器卡死故障的运载火箭姿态控制系统多输入多输出系统模型;然后定义了运载火箭姿态跟踪系统模型,针对定义的模型,设计了一种非奇异终端滑模面,使得系统在执行器故障情况下仍能较为精确地跟踪参考信号。基于李雅普诺夫函数证明了运载火箭姿态跟踪控制系统的稳定性和有限时间收敛特性。数值仿真检验了本文基于非奇异终端滑模运载火箭姿态跟踪控制算法的有效性。     

液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。