基于故障树的智能型故障诊断系统

本文在故障树定性和定量分析基础上，提出了基于故障树的智能型故障诊断方法。该方法是建立在故障模式按发生概率大小排序和底事件按发生概率大小排序基础上，因此较好地反映了故障诊断过程中各个底事件和中间事件对系统故障的影响。     

一种适用于航天器某些故障诊断的知识获取方法

尽可能快地找出航天器在工作过程中出现的故障，采取补救措施，可减少或避免重大损失。故障诊断专家系统可帮助人们作出快速诊断，但它的诊断准确率主要取决于其知识的正确性。以往这些知识是靠领域专家给出的。本文根据航天器某些故障的特点，提出了一种处理连续变元示例的知识自动获取方法，用这种方法获取的诊断故障的规则，在实践中检验是正确的     

遗忘因子模糊自调整算法及在故障诊断中的应用

基于参数估计的故障诊断方法因为具有确定故障发生的时间、位置和程度的能力而越来越引起人们的重视。时变（快速的或慢速的）参数辨识是基于参数估计故障诊断方法的关键。本文根据系统的变化，基于模糊控制的原理自动调整遗忘因子，导出了一种实现比较简单，对参数的时变具有较高跟踪速度和跟踪精度的辨识方法。理论分析和仿真试验证实了该方法的有效性     

卫星控制系统的三机容错计算机系统

本文讨论了容错计算机的三种容错结构,即D/S(双机变单机)、TMR/J(三模冗余变单机)、以及TMR/D/S(三模冗余变双机再变单机)结构。给出了三种容错结构的可靠性数学模型,对影响可靠性的诸多因素进行了讨论、比较,确定采用TMR/S方案。文中对TMR/S的硬件设置及容错管理程序做了简要介绍。对从事容错设计的工程技术人员有一定参考价值。     

基于特征提取的容错控制及其应用

在黄金分割鲁棒自适应控制器的基础上，设计了一种自适应被动容错控制器，能在线辨识对象特征模型，在线提取系统动态性能特征和故障特征，对控制系统执行机构和测量部件的某些软故障具有被动容错能力。与传统PID控制的对比仿真充分说明了这种控制方案的优越性。     

航天计算机自检测技术

介绍航天容错计算机（ＣＰＵ）容错的一种硬件设计方案。这种方案采用四台ＣＰＵ的冗余来实现ＣＰＵ的自检测，以达到ＣＰＵ容错的目的。     

基于神经网络模型的学习诊断

基于故障树模型的诊断把故障树的底事件分成三部分：必然的故障源集（ＣＦＳ）、正常底事件集（ＮＥＳ）和可能的故障源集（ＰＦＳ），及如何进一步确定ＰＦＳ中各元素的状态（正常或异常）。在存在大量训练样本的情况下，可采用基于神经网络模型的学习诊断方法来确定ＰＦＳ中各元素的状态，并通过对某卫星能源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该方法的有效性。     

发动机故障的数值模拟及模式分析

针对发动机的邦联特点，提出了其工作状态过渡的非线性动态数学模型。利用随机模拟结果，对发动机的邦联特性进行了简单分析。     

竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用

尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到的研究和应用，但它依赖于系统的模型，当系统存在非线性或不确定性时，存在难以建模的困难，模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义，初始参数易于选择，成为解决这一问题的优选途径，作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题，基于竞争聚类和最小二乘原理，提出了一种模糊神经网络学习算法，并在某伺服机构上进行     

基于导航定位原理的火箭涡轮泵轴承故障诊断

为准确判断火箭发动机涡轮泵轴承在试验台上试验时发生故障的部位，同时避免通过轴承特征频率诊断轴承故障的方法所带来的不确定性，基于GPS卫星导航定位原理，利用时幅曲线的相位信息，提出一种新的轴承故障诊断方法:振源坐标定位法，即通过四个已知坐标的振动传感器测得同一振动波的时幅曲线相位差判定振源位置。将试验台上轴承和四个振动信号传感器安放在坐标已知的直角坐标系中，利用时幅曲线拐点分析法准确捕获振动信号到达四个传感器的时刻，再利用这四个时刻和已知坐标计算出振源位置坐标，最后根据振源位置坐标判断其是否为轴承故障及具体故障部位。通过仿真计算证明该方法理论上可行。