一类飞行器网络控制系统的鲁棒故障检测算法

针对同时存在马尔可夫短时延和数据包丢失的网络环境,研究了一类飞行器网络控制系统的鲁棒故障检测问题。通过将马尔可夫短时延与丢包建模为一个有限马尔可夫链,并针对丢包建立相应的数学模型,飞行器网络控制系统被建模为离散有限马尔可夫跳变线性系统。在此基础上构建残差发生器,相应的故障检测问题归结为滤波问题。以线性矩阵不等式的形式给出并证明了故障检测滤波器的存在条件和求解方法。仿真结果表明,所提出的建模方法能够有效地减少丢包对故障检测性能的影响,同时上述故障检测方法对故障敏感,对未知扰动具有鲁棒性。     

A physics-based framework for online surface roughness assessment for high-pressure turbines

Surface roughness is a critical health parameter of a turbine blade due to its implications on blade surface heat transfer and structural integrity. This paper proposes a physics-based online framework for Gas Turbine Engines (GTE), in order to assess the blade surface roughness in a high-pressure turbine without engine shutdown. The framework consolidates Gas Path Analysis (GPA) based performance monitoring models and meanline turbomachinery analysis, using a novel GPA-meanline matching process. This extracts meaningful performance deviation trends from GPA, while addressing the uncertainties associated with the measurements and modelling. To relate efficiency loss to surface roughness severity, a meanline-based system-identification process has been developed to establish the meanline representation of the turbine stage, and to incorporate the empirical surface roughness loss correlations. The roughness loss correlations have been evaluated against recent transonic test data in the literature. A modification to the compressibility correction factor has been made according to the evaluation outcome, which improved loss predictions compared to the experimental measurements. The framework was tested on the three-year operational data of a cogeneration GTE, and the results verified the framework's potential for online surface roughness monitoring. The predicted surface roughness showed agreement in both trend and the magnitude-level with the measurements reported in the literature.     

一类非线性系统的故障可诊断性量化评价方法

为将提高卫星控制系统故障诊断能力的工作重点前移到地面设计阶段,针对其中的关键问题--可诊断性评价,提出一种适用于非线性模型的可诊断性量化评价方法,对传统定性评价研究进行了有效的扩展和延伸。鉴于线性化处理导致非线性因素引起的故障被忽略,将卫星控制系统描述成一类仿射非线性模型;并基于微分几何理论,给出可诊断性（包括可检测性和可隔离性）的定义和定性评价指标--不变最小对偶分布。通过子空间相似度判别准则,根据故障方向矢量和所得不变分布以及不同故障方向矢量之间的夹角关系,分别设计可检测性和可隔离性的量化指标,并给出具体评价流程;该指标能够明确故障被检测和隔离的难易程度,并可用于指导诊断算法的设计和传感器的优化配置。最后,以动量轮为仿真实例校验本文所提方法的正确性;仿真结果表明：该方法在不依赖任何诊断算法和具体故障模式的前提下,可以实现可检测性和可隔离性的准确量化评价。     

大涵道比涡扇发动机涡轮监视温度容错解析

提出了对大涵道比涡扇发动机涡轮监视温度的容错解析方法,以避免由于涡轮监视温度传感器故障造成的发动机控制降级,或未检测到故障导致发动机超温.解析方法包含两种:一种是基于涡轮排气总温的解析方法作为主解析方法;另一种是基于空气流量模型的解析方法作为余度解析方法,用于在主解析温度与测量温度差异较大时进行比较取真.使用发动机试车数据进行了方法验证,结果显示:主解析方法的稳态计算误差不超过0.33%;余度解析方法的稳态计算误差不超过0.8%.这表明两种解析方法都是有效的,可以用于发动机容错控制.      

基于可观测性和可靠性的传感器分布优化设计

为了解决航天器的故障检测的传感器分布的设计问题,本文提出一种描述系统故障的有向图模型,针对该模型,给出了基于可观测性和可靠性的传感器分布的设计问题的描述,并提出了优化设计的思想。根据该思想给出了传感器分布优化设计方案,该方案考虑了故障的可观测性和故障检测的可靠性问题,还有传感器安置成本的约束问题,并采用了贪婪启发式算法实现了该方案。该方案应用到某卫星一次电源系统,仿真算例的结果表明该方案满足了可观测性和可靠性的要求,通过与其它设计方案对比,该方案能够快速提高系统的可靠性,更适合系统设计的需要。
     

卫星姿态控制系统故障重构观测器设计

对于卫星姿态控制系统,提出一种基于PD型学习观测器(Learning observer, LO)的系统故障重构方法。在P型LO的学习算法基础上引入测量输出估计误差的微分项,设计了一种PD型LO,估计卫星姿态角速度和姿态角的同时,快速精确重构卫星执行机构故障。给出了所提观测器的稳定性条件,并基于线性矩阵不等式技术提出一种系统化PD型LO设计方法。进一步,将所提PD型LO设计扩展用于卫星姿态敏感器故障的快速重构。最后,将所提方法应用于微小卫星推力器故障重构和陀螺故障重构,仿真结果校验了所提方法的有效性。     

风险管理与人的失误控制

本文详细研究了风险管理与人的失误控制中的关键问题，讨论了系统设计、运行和维护中的风险管理和各种影响因素。针对人的失误这一复杂而又难以对付的问题做了深入的分析研究，提出了容错设计和概念和设计框架，给出处理人的失误的方法。     

基于故障树分析法的APU故障诊断研究

故障树分析（FTA）是故障分析和故障诊断中广泛应用的一种方法。结合APU的工作特性,对APU启动困难的原因进行了分析,建立APU启动困难故障树,并对故障树的基本原因事件进行了定性、定量分析,进而提出了排除APU故障的方法,以达到预测与预防故障发生的目的。     

敏感器故障诊断与容错控制一体化设计

摘要： 针对卫星敏感器故障情况下的故障诊断与容错控制一体化设计问题,本文将敏感器有效性因子和控制器增益作为整体,利用区域极点配置方法设计综合输出反馈控制律,保证了良好的系统性能;再利用敏感器偏差的最优估计方法进行实时估计敏感器有效性因子,反解即可得到控制器增益,保证了控制的实时性和快速性;最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

基于拜占庭容错体系构架的航天器控制系统测试性设计与分析

摘要： 飞行控制系统作为航天飞行器的关键机载系统,其运行情况直接关系到飞行任务的成败.通过良好的测试性设计,可以提高系统的可靠性和安全性,减少维修人力及其他保障资源,降低寿命周期费用.对拜占庭容错体系结构的航天器控制系统和分层多信号流图模型的测试性设计和建模方法进行了详细的叙述,并对基于拜占庭容错体系结构的航天器控制系统进行了测试性建模,通过测试性建模和分析系统（TMAS软件）验证控制系统测试性设计的正确性和有效性.