基于自适应观测器的飞轮故障诊断物理仿真

研究了反作用飞轮的故障诊断问题.针对反作用飞轮的非线性数学模型,分析了其故障模式,建立了其故障的参数化描述方法,并在此基础上提出了一种基于参数自适应投影的反作用飞轮故障诊断方法.该方法通过构造观测器,利用参数自适应投影算法来更新参数信息,保证观测器的误差收敛到零.最后对飞轮的正常模式和3种故障模式进行了物理仿真实验,结果表明提出的方法有效可行.     

总线容错机制及其验证方法

卫星系统广泛采用容错技术以提高系统的可靠性,而总线通信的稳定性和可靠性对于系统任务的成功至关重要．工程研制中,通常采用总线容错技术对系统通信故障进行识别和屏蔽．介绍了基于故障仿真技术的总线容错机制验证方法,包括故障规格分析技术、故障用例生成技术和故障仿真技术,利用该方法对某星载软件的总线通信功能进行了容错测试,验证了方法的有效性和实用性．     

一类非线性网络化系统的鲁棒故障检测

研究了一类非线性网络化系统的鲁棒故障检测问题.系统的不确定参数具有范数有界约束,非线性项满足扇形域有界条件,系统状态时滞时变有界.用服从伯努利分布的随机序列描述系统观测数据的随机丢失.将原问题转化为鲁棒H∞问题后,以线性矩阵不等式的形式给出了鲁棒故障检测滤波器的存在条件,进而得到所求滤波器的增益阵.     

基于签名的控制流错误检测算法检测能力的验证模型

目前主要采用实验测试的方法对基于签名的控制流错误检测算法进行评价,但由于控制流错误模型的不确定性,而导致测试结果存在一定的偏差,本文尝试采用模型验证的方法评价控制流检测算法的错误检测能力。本文首先简述了基于签名的控制流错误检测算法的基本原理,其次,提出了控制流错误跳转关系表示方法和指出了传统的控制流错误检测能力分析方法中未考虑的影响检测能力的因素,接下来,结合这些因素提出了基于签名的控制流错误检测能力验证模型,最后给出实例,通过验证模型分析了目前典型的基于签名的控制流错误检测能力。
     

基于可靠性指标的测试系统校准周期优化

通过对测试系统校准周期的直接反应法(SRM)和威布尔(Weibull)可靠性模型法的分析、改进,以及对校准过程中误判率的分析测算,解决了测试系统检定决策的风险问题.首先介绍了测试系统可靠性指标的相关计量技术规范,然后通过对常用的校准周期确定方法的介绍与分析,进一步给出了测量可靠性观测值的可靠性概率函数描述方法,并利用主元分析法来综合评价不同测量参数的影响,修正了最佳校准周期的计算.通过对自动测试系统DMM(数字万用表)测量通道的检定,表明这些优化措施是可行的.      

基于多分类器融合的航空发动机气路故障诊断

为解决航空发动机这一复杂系统的故障诊断问题,提高智能化诊断方法的准确率,使用了D-S证据理论对RBF神经网络、BP神经网络和支持向量机三个诊断子系统的诊断结果进行决策级融合,结果表明D-S证据理论的使用可以达到比单独运用三个子系统具有更好的诊断效能,经过融合降低了误诊率,改善了诊断性能。     

基于故障树的蒙特卡罗仿真在可靠性评估中的应用

在某型飞机发动机可靠性评估过程中,通过对各子系统的可靠性分析,构建了系统的故障树模型,提出了基于蒙特卡罗算法的仿真运算。以发动机空中停车为例,通过故障树分析,建立了空中停车的失效模型,应用蒙特卡罗法对失效模型进行了仿真评估。结果表明,基于故障树分析的蒙特卡罗仿真方法,在可靠性评估中计算快捷,可以精确和客观地描述设备的重要度级别,为系统可靠性设计提供有力的支持。     

基于自适应UKF的敏感器故障诊断算法

针对非线性系统中敏感器测量过程存在异常干扰和出现仪器故障问题,提出一种基于自适应UKF(Unscented Kalman Filtering)的鲁棒故障诊断算法.算法通过新息特性分析引入自适应矩阵对异常干扰和仪器故障建立系统级抑制和部件级诊断.系统级检测将UKF的新息特性通过自适应函数引入状态预测,修正异常值对状态预测值的影响,达到对异常干扰的鲁棒性.部件级检测将新息特性分解成各部件参数的新息特性,建立各自敏感器的自适应矩阵,通过对自适应矩阵的迹进行判断,检测是否发生故障并隔离故障.仿真结果表明,算法对异常值具有较强的鲁棒性,对测量仪器失效造成的故障能够准确地检测并给出故障大小.算法结构简单,计算量小,对工程应用具有较好的参考价值.      

利用关联规则检测液体火箭发动机启动关机过程的故障

提出了一种基于关联规则的故障检测方法,根据发生故障时相应参数之间的关联关系是否有效来判断是否故障。对液体火箭发动机的启动过程试车数据进行挖掘的应用实例表明,该方法能够有效地挖掘参数之间的关联关系,有效地检测出液体火箭发动机启动过程中的故障。     

基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断

针对航空发动机气路部件故障诊断中存在的严重故障诊断问题,提出基于变权重最小二乘法进行发动机故障诊断.该方法在发动机仿真实验的基础上采用加权最小二乘法进行故障诊断,并对算法进行了改进,根据初期诊断结果对故障权重系数矩阵进行修正,使诊断结果更加合理可信.仿真表明,基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断能快捷有效地诊断气路部件严重故障.