航天器故障诊断与容错控制技术研究综述

详细综述了航天器故障诊断与容错控制的研究进展。重点从基于模型的方法、基于数据的方法和基于知识的方法三个方面分别阐述了航天器故障诊断技术的研究进展,并且总结了航天器容错控制技术的研究现状,然后介绍了国内外的一些相关技术项目的开展情况,最后对未来可能的发展方向进行了探讨。     

液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

基于自定义组件的故障诊断过程显示

针对导弹控制系统结构复杂,信号线繁多,难以在故障诊断软件设计中实现诊断过程图形化实时显示的问题,提出了一种基于自定义组件开发故障诊断软件的方法.根据导弹控制系统的故障诊断流程及实时显示需要,对其结构进行了分析,抽象出了主要组成元素--信号通道和部件,由此提出了需要定义的相应组件.用Borland C Builder6.0开发环境进行了应用实践,证明使用这种方法可快速开发出能图形化实时显示故障诊断过程的导弹控制系统故障诊断软件,开发出的软件还具有运行稳定、修改升级方便等优点.     

国内外行星表面巡视器自主导航技术研究

作为航天技术发展的前沿和趋势,深空探测是人类历史上最为复杂的系统工程之一.星球巡视器是在星球表面移动作业的无人探测系统,能够对星球表面进行大面积、近距离和接触式的考察,是地外星球着陆探测作业的主要手段.星球巡视器导航技术是研究星球巡视器的关键技术之一,其导航自主性能直接影响星球探测计划能否顺利进行.本文首先概述了星球巡...     

基于比例归一化LMS算法次级通道模型辨识

将主动噪声控制技术应用于地铁通风隧道的噪声控制上,其应用效果在很大程度上取决于信号处理的实时性。在保证控制算法收敛的基础上,要求算法收敛速度尽可能快,以确保对声波变化的准确跟踪,据此产生匹配的振幅相等、相位相反的次级声信号,进而对噪声进行控制。利用比例思想对LMS算法进行改进,为小系数配上小的步长因子,为大系数配上较大的步长因子。最后,将其应用在地铁通风隧道的次级声通道模型的辨识上,并与常用的LMS算法在收敛速度、稳态失调性能上做出比较。数值分析结果表明,采用改进后的LMS算法能够有效地加快算法收敛,改善算法的稳态失调性能。     

螺旋槽端面气膜密封结构高温特性研究

为了研究螺旋槽端面气膜密封结构在高温下的密封性能,建立了高温密封分析数学模型,研究了螺旋槽气膜密封的气膜温度、压力以及端面变形分布规律,在此基础上探讨了螺旋槽气膜密封的热变形机理,并进一步分析了不同密封压力、转速、环境温度下热效应对开启力和泄漏率的影响。结果表明:在高压、高速条件下,热效应使端面形成发散间隙,导致开启力减小,泄漏率增加;在低压、高速条件下,热效应使端面形成收敛间隙,导致开启力及泄漏率增大。对于螺旋槽端面气膜密封结构,环境温度的升高对端面变形的影响不明显,且环境温度从300 K升至550 K时,考虑端面热效应的开启力减小4%,泄漏率减少36%。     

涡轴发动机燃气涡轮叶片动应力测试技术研究及验证

针对涡轴发动机高转速燃气涡轮叶片动应力测试中出现的应变计短路、高温导线断裂和线芯窜动问题,开展了动应力测试技术研究。提出了加宽基底喷涂固定应变计、优化高温导线布线、改进高温导线等工艺方法,并进行了试验验证。试验结果表明,共振转速试验测试值与计算值基本一致,共振转速测试结果准确有效。通过研究,获得了具有实际应用价值的涡轴发动机燃气涡轮叶片动应力测试技术,可为同类测量提供参考。     

用于痕量气体检测的宽调谐外腔量子级联激光器研究

研究基于闪耀光栅的Littrow外腔量子级联激光器,设计一种改进型Littrow外腔腔型,实现了小型化样机研制。测试结果表明,输出激光波长调谐范围1317cm^–1(7.593μm)至983cm^–1(10.173μm),最大平均功率17.7m W,激光线宽小于1cm^–1,功率稳定性优于0.5%(4h),波长稳定性优于0.12cm^–1(5.4h)。样机激光头尺寸76mm×54mm×50mm,部分技术指标优于国外商业产品。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。