基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

防空导弹武器系统故障诊断技术探究

对主要的故障诊断技术进行了系统地归纳和分类,并重点讨论了基于知识处理的智能故障诊断方法,对专家系统故障诊断方法、故障树故障诊断方法、模糊故障诊断方法、神经网络故障诊断方法以及基于支持向量机的故障诊断方法进行了详细介绍。     

基于Markov链的FSM容软错误设计

随着深亚微米工艺的广泛应用,持续攀升的软错误率对宇航设备的电路可靠性造成了极大影响。针对现有冗余防护技术面积开销大的不足,将概率统计的思想运用到有限状态机（FSM）的软容错设计上,提出了选择部分状态冗余的容错方法。在Markov链模型的基础上,计算出各状态概率,从而为状态冗余提供依据。与未经选择状态冗余的电路相比,以平均增加14.9%的面积开销为代价,这种电路可屏蔽87.6%的时序逻辑单翻转（SEU）。
     

基于综合观测器的执行器过程故障量精确诊断

执行器的非线性与输出不可得在一般复杂动力学系统中具有典型性,而其过程故障量的精确诊断是个前沿难点问题.针对该问题,研究一种面向控制系统和执行器的综合观测器方法.提出一种适用于带有非线性执行器复杂系统的新型自适应观测器方法,可克服输出量不可直接获得的条件限制,实现故障诊断并获得执行器真实输出估计;基于执行器输出估计与控制器输出量,采用扩张状态观测器实现过程故障量精确估计,从而为主动容错故障调节提供诊断依据.以卫星姿态控制系统飞轮摩擦力矩增大这一典型非线性执行器故障的过程故障量精确诊断为应用实例验证了本文方案的有效性及优越性.     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

指令抗干扰性能研究

本文从分析指令的特性出发,研究了指令在外界干扰作用下的特性,提出了单故障相关指令对的概念,分析了单故障相关指令对的性质,提出了单故障相关指令集生成算法,讨论了不同类型指令在单故障情况下的效应,并作了初步分类,最后提供了部分故障试验结果。     

液体火箭发动机故障检测与诊断技术综述

对几种主要的液体火箭发动机故障检测与诊断技术的研究应用现状作了阐述,对国内外的有效经验作了简单介绍,提出了有待解决的问题。