基于RO-NUIO/LMI的挠性卫星轨控期间姿控系统故障诊断

卫星轨控期间,由于推力偏心,会产生较大的干扰力矩,直接影响卫星姿态。针对轨道控制期间的挠性卫星姿态控制系统,设计了干扰解耦的降阶非线性未知输入观测器(RO-NUIO),用于故障检测与故障隔离。在设计过程中,首先通过坐标变换,使得不可观的状态及部分可观状态不受干扰影响,然后针对不可观的子系统利用可观状态的信息设计观测器,观测器中的部分参数利用LMI方法获得,可以弱化非线性部分对观测器的影响。所设计观测器的存在条件仅依赖于系统本身特性,无需在线验证。观测器采用降阶设计,同时借助LMI思想,结构简单,适合于非线性卫星姿态控制系统。仿真结果验证了降阶非线性未知输入观测器实现卫星姿态控制故障诊断的可行性与有效性。     

星上惯性姿态敏感器故障诊断方法评述

惯性姿态敏感器是卫星控制系统中重要的测量部件,其性能的好坏将直接影响整个卫星的姿态控制精度和可靠性。在进行大量资料调研的基础上,将目前国内外现有的陀螺故障诊断方法通过分类进行了归纳和总结,分析了各类方法的优缺点和应用场合,并对各种方法进行比对,最后得出各类陀螺故障诊断方法的发展前景,可为工程应用提供参考。     

公交车载一体化系统研究

提出利用射频 IC卡读写器、GPRS收发模块、GPS接收机构成系统 ,完成公交车收费、定位、通信的设计思想。介绍该系统的结构 ,系统控制方案与基于 GPRS网络的通信流程 ,研究成果已经在试验中获得验证。     

基于数据分割的鲁棒视频通信

提出一种新的基于运动估计的数据分割方法，在无线网络上传输视频流时能够有效地降低误差扩散。该方法将宏块作为基本的处理对象，根据两个方面将一个编码帧的所有宏块区分为重要性不同的级别：一方面是宏块对本帧图像质量的影响，另一方面是宏块对下一编码帧可能产生的误差扩散的影响。根据宏块中的像素被下一编码帧参考的次数总合来评估误差扩散的影响。在此基础上，码流被分为三种不同级别的子流，分别执行不同速率的信道编码，以保证在满足带宽约束的条件下，重要的信息和宏块数据能被优先保护。除了与其它方法一样能改善视频质量，本文方法的一个明显优势是平衡当前帧的质量与下一帧的质量。实验结果表明，比较263＋＋和h．264中给出的数据分割方法，在两状态马尔可夫信道模型下，本文方法能获得更稳定的和更好的视频质量，提高PSNR值超过0．3dB。     

基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断

在涡轮泵故障诊断中，多类故障诊断是经常出现的问题。为提高多类故障诊断速度，在球结构支持向量机的基础上，提出一种引力球结构的支持向量机多类算法，该算法充分考虑样本分布疏松程度，经过试验优化分析得到最佳分类引力公式。用该算法和其他常用算法对涡轮泵仿真故障进行分类比较，结果表明基于引力球结构的支持向量机故障诊断算法学习速度快，诊断效果好。     

运载火箭动力系统故障下制导控制技术研究进展

动力系统故障是导致运载火箭发射任务失败的最常见原因,从动力系统故障建模、自主制导和容错控制方面,系统地阐述了动力系统故障下运载火箭制导控制技术的研究进展,为发展新型制导控制算法提供了思路。建立了推力下降故障和执行机构故障的数学建模,并对比了国内外先进运载火箭的制导控制性能;总结了动力系统故障下自主制导所涉及的轨迹优化和制导算法;在被动、主动容错控制框架内,回顾了典型的故障诊断、控制重构、容错控制和震动抑制方法;同时,概述了人工智能技术在自主制导和容错控制方面的应用;结合“会学习”的运载火箭概念,讨论了人工智能技术在促进运载火箭自主化和智能化方面的发展趋势,对未来智慧火箭的制导控制技术进行了展望。     

航空发动机健康管理系统的快速原型设计

针对航空发动机健康管理系统传统设计方法周期长、成本高等问题,提出了面向健康管理系统的快速原型设计方法,构建了基于虚拟仪器语言和快速原型技术的航空发动机健康管理系统快速原型仿真平台。以CompactRIO平台为核心,在实时响应最高的现场可编程门阵列(FPGA)环境下设计了信号接口单元,模拟发动机真实传感器值,并提供了基于Windows平台的健康管理软件实时开发环境,可以将健康管理算法快速部署下载至硬件平台。结果表明:此健康管理系统的快速原型设计方法是切实有效的,为扩展成为完全的硬件在回路(HIL)仿真的平台奠定了基础,有较好的工程实用价值。     

基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

Testability integrated evaluation method based on testability virtual test data

Testability virtual test is a new test method for testability verification, which has the advantages such as low cost, few restrictions and large sample of test data. It can be used to make up the deficiency of testability physical test. In order to take the advantage of testability virtual test data effectively and to improve the accuracy of testability evaluation, a testability integrated eval- uation method is proposed in this paper based on testability virtual test data. Considering the char- acteristic of testability virtual test data, the credibility analysis method for testability virtual test data is studied firstly. Then the integrated calculation method is proposed fusing the testability vir- tual and physical test data. Finally, certain helicopter heading and attitude system is presented to demonstrate the proposed method. The results show that the testability integrated evaluation method is feasible and effective.     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。