基于未知输入观测器的非线性动态系统故障估计

针对一类受扰非线性动态系统的执行器故障估计问题,提出一种未知输入观测器来实现故障估计。首先,通过坐标变换将原系统转化为合适的形式;其次,采用线性矩阵不等式与Lyapunov泛函分别设计H_∞输出反馈控制器和未知输入观测器,在此基础上实现对系统中执行器故障的渐近估计;最后,通过机械臂系统仿真分析并验证了所提方法的有效性。与已有方法相比,所提方法不要求故障可导,也不要求故障或干扰上界已知,因此易于在工程实际中实现对非线性系统执行器故障的估计。     

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。     

基于贝叶斯网络工况分类的民机引气系统异常检测

状态监控与健康管理技术是国产民机运营支持亟待突破的关键技术,以民机引气系统为对象,设计实现了基于飞行数据（QAR,Quick access recorder）的民机引气系统异常检测流程,提出了贝叶斯网络分类的同工况数据提取和指数加权滑动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制图的引气系统异常检测方法。借助航空公司收集的实际数据对方法进行了验证,结果表明可有效检测民机引气系统异常,并提前故障发现时间,为航空公司合理安排飞机维修计划、减少飞机停场时间提供了支持。     

贝叶斯网络结合决策理论的向前多步排故策略

针对序贯诊断、维修问题,提出基于贝叶斯网络和决策理论的向前多步排故策略生成算法.通过建立贝叶斯网络排故模型实现了不确定条件下排故知识的高效表达,同时使得推理算法与具体应用无关.采用决策影响图进行排故决策分析,充分利用观测操作间的相关性,选择合理的向前多步观测操作来降低维修盲目性.为了验证所提算法的有效性,采用随机排故策略、决策理论排故策略和理想排故策略的结果进行对比分析.仿真结果表明,所提算法通过增加合理观测操作,减少维修焦点和实际维修操作,使得总排故费用明显低于已有的启发式排故策略.      

基于贝叶斯网络的航空灾害成因机理探析

为了预防和矫正航空事故诱发因素的萌生与发展,改善民航安全管理的科学性和可靠性,进一步降低事故率,减少航空灾害造成的损失.针对航空灾害的形成特点,探讨致灾因素的相互作用是成因机理分析的关键.基于贝叶斯网络模型,综合运用诊断推理和支持推理形式,分析致灾因素的因果关系,揭示了人、机、环境与管理因素相互作用的内在规律.通过高斯贝叶斯网络在典型案例致灾成因机理分析中的应用,挖掘隐含的内部因素对系统的影响程度,发现了隐含因素从不确定性状态向确定性状态的演变过程,以及表层因素与隐含因素的关系.     

基于贝叶斯网络的故障诊断系统性能评价

故障诊断系统的性能评价是开发和验收故障诊断系统不可或缺的重要环节.针对基于贝叶斯网络(BN)故障诊断系统的性能评价需要,考虑系统诊断结果真实分布,提出采用二项分布参数估计方法来计算诊断准确度的置信区间,采用准确度期望值及其置信区间全面客观评价诊断模型的性能,形成贝叶斯网络模型诊断能力的量化评价指标,为诊断结果的可接受、可信程度以及诊断模型的训练充分性提供参考依据.最后通过燃油系统故障诊断实例验证所述性能评价的有效性.      

一种针对恒模信号的运动单站直接定位算法

相比于常规的"测向+位置估计"两步定位模式,以Weiss等提出的目标直接位置确定(DPD)算法具有估计精度高、分辨能力强和无需数据关联等诸多优点。基于该类定位算法的基本理念,提出了一种利用单个运动天线阵列对恒模(即相位调制)信号的DPD算法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立了相应的直接定位优化模型;接着,根据优化函数的代数特征提出了一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得ML估计器的最优数值解;此外,推导了针对恒模信源的位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB),从而为新算法的定位精度提供定量的理论下界。仿真实验表明:相比于已有的基于单个运动天线阵列的直接定位算法以及传统的两步定位算法,通过利用恒模信号的恒包络特征可以明显提高目标直接定位的估计精度。     

基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的飞行训练评估

针对战斗机飞行训练中的评估问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的评估方法。首先,分析了训练过程中典型飞行参数与机动动作的因果关系,根据专家经验与先验知识构建基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型,推理得到战斗机机动动作识别结果。然后,建立战斗机飞行训练评估指标体系,根据战斗机机动识别结果选择飞行训练评估指标,并采用综合赋权法确定了指标权重。最后,建立灰度模糊评估矩阵,结合飞行训练过程中各评估指标的飞行数据得到评估结果。实验结果表明该评估方法能够根据飞行过程中的参数信息进行机动动作识别及飞行训练评估,提高了飞行训练评估的效率。     

机器人在轨装配无标定视觉伺服对准方法

针对在轨装配过程中机器人"手眼"关系无法进行有效标定及机器人系统和被操作物惯性参数不定的情况,在传统的无标定视觉伺服基础上设计了深度估计器,基于机器人和图像运动的测量数据在线估计目标特征的深度值,并在机器人关节控制环中设计滑模控制器实时控制机器人关节运动,根据反馈图像信息纠正系统误差完成对准跟踪,通过仿真验证了方法的有效性。所提的无标定视觉伺服对准方法使机器人在装配过程中免去了复杂的"手眼"关系的标定程序,克服了机器人系统及被操作物惯性参数不确定性给装配精度造成的影响,提高了"手眼协调"的鲁棒性,保证机器人能够在复杂的太空环境下完成在轨装配任务。     

具有校正项的K分布形状参数的V-估计器

Oliver于1993年提出的K分布形状参数的V-估计器(VE),虽然具有免于求解非线性方程的计算因而估计效率高的优点,但是,其估计精度却低于许多其他矩估计器的估计精度,且有时会出现奇异值的情况.为扬长避短,在对V-估计器的估计偏差进行推导和分析的基础上,通过一系列Monte-Carlo实验,V-估计器改进成本文提出的具有校正项的V-估计器(VCE).VCE克服了V-估计器的上述缺点.仿真实验表明,VCE的估计精度不但显著优于VE,而且在效率和精度上都优于通常被认为是精度最高的矩估计器中的U-估计器.特别是,实验结果显示,VCE更适合于小样本长度下的情况,这个特点使得它更便于实际应用.