对一类传感器故障具有完整性的鲁棒容错控制

针对线性系统的不确定性,考虑一类传感器可能出现的故障,即传感器信号增益减小、信号时有时无以及信号通道完全断开的故障情况,利用最优二次型(LQR)理论设计系统的鲁棒容错控制器,既可以保证闭环系统的鲁棒性,又可以保证闭环系统的完整性.给出了结论和证明,设计得到的控制器在传感器正常时以及传感器出现该类故障时都可以保证闭环系统的稳定性.仿真结果表明了方法的有效性.     

IMF effect on ionospheric trough occurrence at equinoxes

Previous observations have shown that there is a relationship between the F region trough and both B_z and B_y components of the interplanetary magnetic field (IMF). Since IMF governs the polar cap convection, we investigate here if this relationship can be explained by means of polar cap convection. The study is limited to equinox seasons. The poleward and equatorward edges of the trough are determined from satellite tomographic observations and their locations are plotted in magnetic coordinates together with the convection pattern given by Papitashvili and Rich [Papitashvili, V.O., Rich, F.J. High-latitude ionospheric convection models derived from DMSP ion drift observations and parameterized by the IMF strength and direction. J. Geophys. Res. 107, 2002, doi:10.1029/2001JA000264] using IMF measurements coincident with trough observations. The results indicate a close relationship between the troughs and convection. Most of the troughs are seen within the dusk cell and the pattern of trough observations rotates with the convection pattern, when B_y changes its sign. More dayside troughs are observed when B_z is negative than in the opposite case, i.e. fast convective flow favours the dayside trough occurrence. Nightside troughs are observed more frequently when B_y is negative. In both evening and morning sectors the trough is situated close to the edges of convection cells, which partly contradicts previous results showing that the troughs are associated with the convection reversal. It is concluded that plasma convection has an important role in trough generation, although the effect of a strong electric field and other mechanisms like precipitation certainly have a role of their own.     

一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。     

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。     

惯性辅助的北斗导航故障自适应方法研究

北斗导航系统完好性是指北斗导航系统不能用于导航服务或导航精度超出给定范围时,具备及时发现故障并通知用户的能力.针对北斗导航完好性检测问题,为改善北斗导航定位系统的精度、连续性、完好性和可用性,研究了基于惯性辅助的北斗导航故障检测方法,设计了北斗导航系统的量测修正与故障检测实现方案,构建了基于新息正交性的自适应滤波北斗/SINS紧组合导航架构,根据滑动窗口内新息动态变化特性修正系统量测噪声方差,在北斗导航信号受到较大干扰、发生异常的情况下,对品质较差的卫星测量信号进行识别,并对检测超出一定阈值的突变卫星信号实现故障隔离,从而提高系统适应能力,增强北斗/SINS紧组合导航系统容错性.构建了北斗/SINS组合导航系统仿真验证模型,结果表明,基于惯性辅助的北斗导航方法能够有效检测出卫星信号故障,提高了系统的适应性和定位精度.     

某型机“侧向备份故障”分析及排除

针对某型机“侧向备份故障”,通过对电传系统侧向通道的结构和工作原理进行分析,研究侧向通道故障机理,提出解决该故障的方法及预防措施,为类似故障提供借鉴。     

运12E飞机失速警告器故障分析

就运12E飞机在试飞中发现的失速警告器间歇告警故障,分析了失速警告系统的组成、结构、机理,制定了具体的排故程序,最终排除了故障。     

S-WFA方法改进关联度计算的民航发动机气路故障诊断研究

针对民航发动机气路故障诊断难度大、准确度不高等问题,提出一种基于改进关联度算法的故障向量识别方法,该方法首先从发动机气路测量参数入手进行发动机的故障诊断研究,利用发动机性能趋势图提取监控参数的偏差量,然后将Sigmoid函数改进后用于属性参数的重要程度计算。结合WFA属性权重分配方法改进了灰色关联度算法,并利用故障案例进行验证,验证表明改进后的算法诊断准确率较高。     

基于双重注意力机制及S-BiGAN的机电设备故障诊断

标签样本少条件下机电设备的准确故障诊断对于提高复杂机电设备的健康管理能力具有重要意义。针对标签样本少条件下难以建立准确故障诊断模型的问题,在半监督生成对抗网络的基础上,将注意力模块引入生成对抗网络,并利用格拉姆角场将一维数据转换为二维图像;结合双向生成对抗网络特点,提出一种基于双重注意力机制的半监督双向生成对抗网络（S-BIGAN）机电设备故障诊断模型,以轴承数据为例进行验证。结果表明：与CNN-SVM、SGAN 等算法相比,本文提出的模型能够提高样本生成质量和故障分类特征,有效解决标签样本少情况下的故障诊断问题,极大地提高了故障诊断准确率。     

运载火箭控制系统漏电故障诊断研究

从系统的角度分析了运载火箭控制系统漏电故障诊断的特殊性，指出故障也是系统要素之间的一种联系方式。为了准确、有效地描述系统状态条件同其故障关系问所存在的关联，提出了条件故障图的描述模型，界定并分析了描述系统状态关系的状态树，并将它与故障图相结合形成条件故障图，用于对故障关系的自动化描述及分析。在此基础上，引入蚁群算法来确定故障树的最优检测次序，并指导系统多故障状态的决策。将它们应用于运载火箭的控制系统，给出了一个特征实例。条件故障图可以有效地描述状态条件对故障关系的影响及作用，蚁群算法能够实时地、自适应地进行动态路径选择。获得了令人满意的效果。