基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。     

飞机燃油管理系统仿真研究

为分析和验证飞机燃油油量管理系统功能设计的完备性、构架设计的合理性、功能实现过程逻辑关系的严密性以及系统故障检测方法的可行性,对民用飞机燃油油量管理系统进行了仿真研究。介绍了燃油油量管理系统功能、相关系统构架以及基于该系统构架构建的计算机仿真系统。在该仿真平台上,可显示飞机燃油系统管路及附件的正常工作状态;对于设定的燃油油量管理系统的故障,可显示检测的结果以及容错策略结果。仿真结果表明设计的燃油油量管理仿真系统结构合理、功能实现的逻辑关系严密、使用的故障诊断方法和容错策略可行。     

Fast Online Approximation for Hard Support Vector Regression and Its Application to Analytical Redundancy for Aeroengines

The hard support vector regression attracts little attention owing to the overfitting phenomenon. Recently, a fast offline method has been proposed to approximately train the hard support vector regression with the generation performance comparable to the soft support vector regression. Based on this achievement, this article advances a fast online approximation called the hard support vector regression (FOAHSVR for short). By adopting the greedy stagewise and iterative strategies, it is capable of online estimating parameters of complicated systems. In order to verify the effectiveness of the FOAHSVR, an FOAHSVR-based analytical redundancy for aeroengines is developed. Experiments on the sensor failure and drift evidence the viability and feasibility of the analytical redundancy for aeroengines together with its base-FOAHSVR. In addition, the FOAHSVR is anticipated to find applications in other scientific-technical fields.     

航天用SRAM型FPGA抗单粒子翻转设计

采用SRAM工艺的FPGA因其性能优异,在空间领域的应用受到重视;但是在空间环境中,SRAM型FPGA易受单粒子翻转的影响而导致逻辑故障或功能中断。文章提出对该类芯片的配置逻辑部分采用回读比较后刷新、对其BRAM部分采用通用自纠错宏的抗单粒子翻转（SEU）设计方案,在牺牲一定的器件性能的情况下,能达到较好的抗辐射效果。     

振动监测与故障诊断技术在“风云二号” 扫描辐射计中的应用

转动部件的状态监测和故障诊断有多种方法,其中振动诊断技术在被诊断系统的信号采集、数据处理、故障识别和诊断中显示出简便可靠的优越性,尤其适用于不停机在线监测和诊断报警。“风云二号”扫描辐射计由于其特征频率为较高的67 Hz与200 Hz,尤其适用于通过测量加速度来监测状态和诊断故障。振动诊断技术将为确保卫星的长寿命和高可靠提供有力保障。     

基于扩展卡尔曼滤波的动量轮故障检测方法

 动量轮作为卫星姿态控制系统的关键执行部件,对其故障检测对维持卫星的正常运行具有重要意义。首先对动量轮系统的故障进行分析,在建立动量轮线性离散状态空间模型的基础上,把动量轮的故障检测作为时变参数系统的跟踪来处理,将动量轮的模型参数作为扩展的状态空间中的状态量,使得动量轮物理模型参数与状态空间中的状态量有对应关系,通过在扩展了的状态空间上采用扩展的卡尔曼滤波,完成时变参数的跟踪。然后,将离散空间的状态量变换回连续空间中,利用物理参数与状态量的对应关系,实现对动量轮物理参数的跟踪。此方法物理意义明确,为系统的物理参数提供了定量的估计值,为进一步诊断故障原因提供了良好的基础。数值仿真表明,此方法能够通过同时检测多个故障参量,实现故障的检测并满足卫星实时性要求。     

卫星在轨失效统计分析

从故障影响的设备、范围、时间特性等方面,对20世纪70年代以来国内外卫星272次典型在轨故障进行了分析。研究发现,发生故障的设备和发生故障的时间等都存在明显的规律性。对这些故障特性的深入研究可以制定针对性的故障防护措施,以降低卫星故障的发生率,并有助于在故障发生后采取及时正确的措施以避免灾难性后果。基于上述研究,文章给出了卫星设计过程中有效规避故障的一些建议,以提高卫星的在轨存活率。     

周期性碰摩激励作用下薄壁机匣支撑系统响应机理

针对发动机薄壁机匣支撑系统在碰摩激励作用下动力学响应复杂,基于机匣振动信号的碰摩故障特征识别难度大的问题,提出了一种用于故障特征机理分析的数值仿真方法。通过建立薄壁机匣系统的等效动力学三维实体模型,将碰摩激励进行等效力学简化,利用瞬态动力学方法对周期性碰摩故障进行了数值仿真。在系统固有特性分析的基础上,对机匣测点在碰摩激励作用下的时域、频域响应特征展开研究,得到了碰摩故障特征的产生机理。机匣位移振动信号主导频率为系统整体低阶固有频率,加速度振动信号主导频率为碰摩脉冲激励频率及其倍频,上述结论可作为碰摩故障发生的依据,为故障早期诊断提供参考。      

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

基于自适应阈值的粒子滤波非线性系统故障诊断

针对实际非线性系统传统方法难以实现可靠故障诊断的问题,采用粒子滤波算法,利用对数似然函数和作为评价指标,并借助自适应阈值的设计,研究了非线性非高斯系统的故障检测和故障隔离。阈值的选取,是准确判别系统是否发生故障的标准,本文通过分析非线性系统残差的统计特性,在判定残差统计特性成正态分布的基础上,设计了一种基于粒子滤波故障诊断的自适应阈值方法,减少了故障诊断的漏报和误报。通过非恒温连续搅拌水箱式反应堆的仿真实例,验证了该方法在故障诊断中的准确性和有效性。