基于贝叶斯网络的飞机变流器故障诊断决策系统的设计与实现

文章在介绍飞机变流器维修决策特点的基础上,给出了一种基于贝叶斯网络的变流器故障诊断决策系统的软件结构,并分析了模型建造、知识库管理、模型推理、诊断决策、实例收集、模型学习等模块的功能和算法,以实现面向不确定性信息时的诊断决策功能。     

某型航空发动机燃油调节器滑油腔窜油故障研究

介绍了某型发动机外场发生窜油故障的情况,对窜油故障机理进行了研究验证,确定了故障原因,制定了预防措施.     

卫星姿态控制系统的故障可诊断性评价研究

在不依赖任何诊断算法的前提下,对卫星姿态控制系统中传感器和执行器的故障可诊断性进行评价,旨在将提高系统故障诊断能力的工作重点前移到设计阶段.由于反馈控制的存在,导致故障会在整个系统中进行传播,使得单故障源表现出多异常征兆,这给闭环系统的故障诊断带来极大挑战.将故障视作扩展状态,并考虑模型不确定性,得到卫星姿态闭环控制系统的状态空间模型;根据可观测性判据,给出并证明考虑建模不确定性的加性故障和乘性故障可诊断性条件.所得相关结论可为卫星姿态控制系统设计提供理论参考依据.     

基于WPI的多操纵面飞机积分滑模容错控制

针对含位置和速率限制、故障重构存在误差和时滞下的过驱动飞行器损伤故障的容错控制问题,提出了一种基于动态自适应加权伪逆法(WPI,Weighted Pseudo Inverse)的积分滑模主动容错方法.采用指令限制模块对饱和控制信号及瞬时干扰进行限制,设计了动态自适应控制分配律逐步减小指令饱和,同时通过故障估计值修正控制分配律来直接补偿气动力损失,降低了故障对系统稳定的影响;设计积分滑模律实现了含重构不匹配和时滞的稳定控制.仿真结果表明,所设计的控制器能快速准确地跟踪参考指令,对时滞具有较强的鲁棒性,同时对损伤故障具有较强容错能力.     

基于变量贡献率的MSPC异常识别方法

异常识别是多元统计过程控制(MSPC, Multivariate Statistical Process Control)方法有效应用的关键.针对现有研究对历史异常信息利用的不足,综合考虑了主成分变量贡献率与重构误差变量贡献率对异常识别的影响,将两种变量贡献率进行归一化处理并求和得到综合变量贡献率;提出了一种基于综合变量贡献率的MSPC异常识别方法,并基于matlab计算平台实现了该算法.通过田纳西过程故障模式仿真及异常识别,对该方法的应用及算法有效性进行了实例验证.     

基于NMF的SVM故障诊断方法

针对大维数系统故障诊断中存在特征提取困难和识别率低的问题,提出基于非负矩阵分解(NMF,Non-negative Matrix Factorization)的支持向量机(SVM,Support Vector Machine)诊断方法,避免了直接对故障特征的选择和提取,实现特征降维,提高故障模式分类的准确性和速度;对于NMF中的结果随机性问题,提出用前次分解所得系数矩阵求解样本降维特征矩阵的方法,保证多次NMF分解尺度一致.实验表明该方法能对故障特征有效降维,并具有较高的诊断效率和故障识别率.     

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

规则图像特征的标准互相关相似函数

利用标准互相关算子对机器视觉领域常用的十字图像特征进行匹配运算,发现相似函数在峰值区域的分布特征为4个互相对称的双曲面.受此启发,对规则几何图像特征(如矩型、圆型等)的标准互相关相似函数展开了研究.以图像特征概率分布的形式给出了NCCO算子在二值图像匹配下的相似函数计算式.推导并证明了矩型、圆型等典型图像特征相似函数在峰值点区域具有确定的数学模型.基于上述数学模型,在微装配显微视觉系统上进行了实验验证,对模板优化、图像特征的尺寸等优化方法进行了探讨.上述结论对图像定位、图像标定、图像跟踪等技术研究具有实用价值.      

飞行器网络控制系统在线故障检测算法

针对飞行器网络控制系统具有网络诱导时延且采样周期较短的情况,提出了一种飞行器网络控制系统在线故障检测算法.考虑未知时延对网络控制系统的影响,建立飞行器网络化控制系统故障检测模型.基于此模型,构造了残差生成器,将故障检测问题转化为最小化优化问题.以矩阵Moore-Penrose逆的形式给出该最小化优化问题的解,在每个采样周期内进行飞行器网络控制系统在线故障检测.数值算例表明:当飞行器网络控制系统存在未知时延时,该故障检测算法对故障敏感,同时对未知时延引起的扰动具有鲁棒性.