基于支持向量机和信息融合的整机振动状态监视与诊断

将信息融合和支持向量机等智能诊断技术应用于整机振动状态监视与故障诊断领域。采用航空发动机振动信号作为诊断模型的训练样本,使支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,从而成功地诊断了某型发动机的振动故障模式。     

卫星姿态时延反步容错控制

针对卫星在轨飞行过程中存在执行机构故障及带有常值干扰的控制问题,提出了一种将时延控制(TDC)与反步技术相结合的鲁棒容错控制方法。该方法在继承反步控制优点的同时,引入积分环节用于减小常值干扰引起的稳态误差;同时,利用TDC的逼近能力来补偿执行机构的故障,且对设计者而言,故障信息不需要进行在线的检测和分离,而仅需要一步状态迭代。基于Lyapunov方法从理论上证明了系统的稳定性。最后,将该方法应用于卫星的姿态调节控制,仿真结果表明该控制器能有效地抑制外部干扰、参数不确定性和执行机构故障的约束,在完成姿态调节控制的同时,具有良好的过渡过程品质。     

涡轮泵启动过程振动故障检测方法

为了更全面地保证液体火箭发动机涡轮泵的安全,提出了一种针对其启动过程的振动故障检测方法,首先对等时间隔采集的振动数据进行重采样,获得等角间隔的振动数据,消除转速变化对振动特征的影响,选择并计算振动特征值,最后采用支持向量回归方法建立振动特征与转速的非线性关系模型.当新的测试数据偏离模型一定限度时,表明涡轮泵工作异常.2.2 s试车数据的检测时间只有0.0470 s,说明模型可用于涡轮泵启动过程故障检测.      

基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断

提出了一种基于双重卡尔曼滤波器的航空发动机健康参数估计方法,实现了传感器发生故障情况下发动机故障的准确诊断.采用发动机动态工作点的测量数据,解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的问题;球面采样平方根UKF(UnscentedKalmanfilter)故障诊断滤波器具有更好的滤波稳定性与更低的计算量的要求,提高了故障诊断算法的效率与精度.某型双轴涡扇发动机故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确的同步实现气路部件与传感器的故障诊断,是一种有效的航空发动机故障诊断方法.      

推力矢量导弹升降舵卡死故障的自修复控制

研究了气动力／推力矢量复合控制导弹发生故障后的直接自修复飞行控制系统设计问 题。结合舵面的功能冗余及推力发动机推力冗余对导弹的结构故障进行功能重构,在控制律 重构的过程中不需要知道确切的故障信息。自修复过程采用模型跟随的方法,在保持基本控 制律不变的前提下,利用实际模型和参考模型的状态误差构造自修复输入向量。得到的自修 复控制律适用于导弹的各种结构性故障（舵面卡死、缺损、浮松等）。以导弹发生左升降舵 卡死故障为例,严格证明了该自修复控制律对导弹升降舵卡死故障的修复能力,最后通过仿 真验证了该直接自修复控制律的有效性。
     

三角样条小波的构造及其在故障检测中的应用

本文首先给出了三角样条函数极其性质,然后在此基础上给出了一种构造三角样条小波的新方法。该方法简单易行,而且构造出的小波具有许多良好的性质,这些对信号处理是非常重要的。最后,将构造出的小波应用于故障信号的检测,与一些常用的小波相比,不但消除了边界效应,而且使故障信号在变换域内能量更集中,从而提高了故障检测的准确性。     

用于卫星导航多星故障识别的新方法

 通过分析广义似然比方法,指出该方法不能用于多星故障识别。为能够快速识别多颗故障卫星,提高卫星导航定位系统的可靠性,提出了一种可以用于多颗故障卫星识别的接收机自主完整性监测（RAIM）的新方法——假设验证法。该方法对所有可能的故障卫星组合进行假设验证,对每种假设的故障卫星组合计算出卫星伪距偏差,然后利用此偏差构造一个新的奇偶残差矢量,最后利用特定的故障识别准则进行判断。以识别2颗故障卫星和识别3颗故障卫星为例进行了计算机仿真,结果显示：假设验证法故障正确识别率高于85%,高于现有的可用于多星故障识别的最优奇偶矢量法,可以有效提高卫星导航系统的可靠性。同时,与最优奇偶矢量法相比,假设验证法不需要求取矩阵广义特征向量,计算量将减少90%以上。     

长航时无人机飞行器管理计算机设计研究

高高空长航时无人驾驶飞机对其任务可靠性和安全性提出了极高的要求,而飞行器管理计算机是保证飞机安全和任务执行的核心部件.飞行器管理计算机采用合适的冗余配置可以有效地提高可靠性和安全性.探讨了一种基于三模冗余(TMR)结构的相似余度容错计算机,描述了计算机的硬件组成以及为满足可靠性要求所采取的任务调度和余度管理算法.在计算机综合化小型化以及调试测试方法方面所进行的创新使计算机具有良好的测试性和维修性并能够适应未来航空电子发展的需求.     

测试性分配方法研究

研究了系统测试性指标与系统组成单元指标之间的关系,分析了确定测试性指标的各主要影响因素,进而导出了测试性分配的基本要求、数学模型和工作程序.在此基础上,文章给出了4种用于不同情况下的测试性分配方法:前2种是基于系统单元的复杂度(故障率)或重要度(故障影响)的分配方法;第3种是综合考虑各影响因素的加权分配方法;第4种是系统中有老成品时的分配方法.这些分配方法都可以实际应用于工程设计.      

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法。仿真结果表明小波神经网络作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。