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92.
Many control laws, such as optimal controller and classical controller, have seen their applications to suppressing the aeroelastic vibrations of the aeroelastic system. However, those control laws may not work effectively if the aeroelastic system involves actuator faults. In the current study for wing flutter of reentry vehicle, the effect of actuator faults on wing flutter system is rarely considered and few of the fault-tolerant control problems are taken into account. In this paper, we use the radial basis function neural network and the finite-time H_∞ adaptive fault-tolerant control technique to deal with the flutter problem of wings, which is affected by actuator faults, actuator saturation, parameter uncertainties and external disturbances. The theory of this article includes the modeling of wing flutter and fault-tolerant controller design. The stability of the finite-time adaptive fault-tolerant controller is theoretically proved. Simulation results indicate that the designed fault-tolerant flutter controller can effectively deal with the faults in the flutter system and can promptly suppress the wing flutter as well. 相似文献
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研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断. 相似文献
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为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。 相似文献
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99.
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
100.
基于UKF的共轴式无人直升机模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了共轴式无人直升机系统非线性模型,并针对其非线性强,不同飞行模态下气动参数差异等问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入共轴式直升机系统非线性模型辨识,不但避免了直升机线性模型仅仅适用于悬停模态的局限性,同时为直升机系统在线自适应控制提供了基础条件,使得共轴式无人直升机自主全包线飞行成为可能.以北京航空航天大学FH-1共轴式无人直升机为例进行了仿真辨识实验.实验结果表明基于该方法的共轴式直升机在线非线性模型辨识不依赖于参数初值的选取,模型参数能在10s内收敛,各状态量辨识精度达到80%以上,明显高于传统的预报误差法(PEM),具有一定的实用性. 相似文献