基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.      

基于粗糙集理论的卫星故障诊断方法

卫星结构和控制的复杂性、独特性和诱发故障的多源性导致其故障诊断的困难．卫星的一种故障模式与许多症状变量有关,目前的故障诊断推理因未充分考虑症状变量的冗余变量而比较复杂．提出了基于粗糙集理论的故障症状约简新方法,用卫星故障实例研究了新方法的应用,结果表明该约简方法对消除卫星故障症状信息冗余、简化和优化故障诊断推理非常有效。     

空间目标一维距离像重构的线性规划方法

高分辨一维距离像是空间目标故障诊断与识别的重要手段。针对典型的空间目标 ,文章采用稀疏成份分析法研究了一维距离像的超分辨重构和特征提取问题。将处理实信号的基寻踪方法推广到复信号 ,并利用约束最小二乘解提出了一种次优的距离像重构算法 ,实现了空间目标散射中心的有效分离。数值结果验证了其合理性和有效性。     

基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)与切片双谱分析相结合的新方法.将原始信号分解成不同尺度的固有模态函数(IMF,Intrinsic Mode Function),求取IMF分量的包络,计算其对角切片双谱,提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,得到轴承的故障特征频率.通过对仿真信号进行分析,表明该方法克服了传统的基于EMD的包络功率谱方法不能抑制噪声的缺点,同时较传统高阶谱方法计算量更小.给出了6205-2RS JEM SKF轴承诊断实例,说明了该方法的可用性.     

故障诊断与维修指导系统

故障诊断与维修指导系统是用于演示验证新型号垂直发射车用CAN总线通讯系统可靠性的设备,通过CAN总线节点、单板节点、通讯电缆组、供电模块以及系统软件,对垂直发射车的通讯故障进行模拟、检测和分析,对垂直发射车通讯系统的健壮性和安全性进行评估并提供维修指导原则。     

基于G2的卫星控制系统故障诊断的半物理仿真

研究一种基于G2的集故障注入、故障模拟和故障诊断为一体的半物理仿真系统,包括基于VxW orks的实时硬件模拟系统、星载姿轨控计算机、数管及遥控遥测模拟器和专用接口箱等.开发了基于G2的以某一类典型卫星控制系统为对象的故障诊断专家系统,并对G2外部接口进行了扩展设计.最后,以典型故障为例,在半物理仿真平台上进行了演示验证.     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。