一种基于有向图模型的模糊多故障诊断算法

基于最大后验概率准则的复杂系统多故障诊断推理算法依赖于系统先验故障概率的获取.针对这一不足,提出了一种基于有向图模型的系统级模糊故障诊断算法.首先用有向图模型描述大型复杂系统各子系统及故障观测节点问的信息依赖关系,建立故障依赖矩阵;然后在故障观测概率空间建立特征故障观测概率矩阵;在此基础上设计了模糊函数以描述实际观测向量与故障特征向量的相似度,并提出了相应的诊断算法.仿真结果表明该算法具有足够的故障诊断精度和诊断效率.     

基于神经网络的输电线路故障检测研究

在研究现有架空输电线路故障检测系统不足的基础上,提出了一种基于神经网络的输电线路故障检测系统.该系统以复杂结构的10KV架空输电线路为研究对象,利用分布在线路上的数据采集设备得到线路电气参数的相应数据并进行编码;通过载波通信将数据传送给控制中心;在控制中心对各参数数据解码和去噪;然后将每个参数进行分段数据采样输入经反向传播算法(即LMBP算法)训练的三层结构的神经网络进行分析,最后进行统计处理输出故障信息.采用EMTP仿真实验表明,本文故障检测系统准确率较其它故障检测系统有较大提高.     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.     

基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数.最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性.     

基于可拓神经网络的汽车涂装线设备故障诊断

针对汽车涂装线设备故障无法及时发现和排除的困难,提出基于可拓神经网络的故障诊断方法。该方法利用可拓学定性和定量描述方式处理结构化知识的特性并结合神经网络并行结构的特点,使可拓神经网络借助并行分布处理结构完成可拓推理过程。依据烘房燃烧加热系统设备监测参数和故障类型,建立基于可拓神经网络的物元输入、输出模型。将参数样本进行训练,对训练结果进行仿真对比实验,实验结果显示该方法相对传统神经网络具有结构简单、反应速度快等优点。     

基于粗糙神经网络的航空电子传感器故障诊断

针对航空电子传感器系统是由多个子系统所组成的复杂大系统且很难量测系统输入,传统故障诊断方法难以评估这类系统的问题,提出了一种基于粗糙神经网络的航空传感器故障诊断方法。该方法首先运用Kohonen网络对航空电子传感器测量得到的连续数据进行离散化,然后用粗糙集理论进行知识规则的提取,最后用提取的知识作用于一步预测神经网络,用该网络预测结果与航空电子传感器实际输出进行阈值比较,进而进行故障检测。仿真实验和实际应用表明,该方法可行并能有效地检测传感器故障,且故障诊断率高。     

基于多元统计的卫星姿态控制系统故障诊断

能够对姿态控制系统的故障进行快速准确的诊断是卫星等航天器安全运行的重要保障之一.通过分析卫星姿态控制系统的数据特点,采用主元分析法对敏感器进行故障诊断.经分析,主元分析法不仅能快速检测出故障,还可以辨识出故障类型:并提出利用均值贡献率方法进行故障隔离,减少传统故障隔离法出现的误诊问题.通过对各敏感器典型故障的仿真分析验证了该方法的有效性.     

基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断

针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小, 造成故障不易识别的问题, 提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型, 通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据; 然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的DBN网络, 得到最佳DBN-ELM模型结构; 最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明, 相较于传统的故障诊断方法, 应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断, 可以获得更高的准确率, 平均准确率达到99.203%。     

GA-NN模型在输配电系统中诊断容错性能的评估

在基于神经网络NN模型的高压输电线系统故障诊断和配网故障定位的两个目标的研究中，用遗传算法进行NN结构优化、权重和结构双优化两种模式来研究诊断系统的容错性能，通过仿真测试，并与BP—NN模型相比较，证明可克服NN陷入局部最小、加快收敛和输出解空间重构，使故障诊断的容错性能和故障定位性能相应提高17．34％和13．86％。     

组合导航智能信息融合自适应滤波算法分析

针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进行了分析。着重研究FIR AKF采用滤波器新息序列和外系统状态的模糊控制器关键的模糊规则设计问题;分析NN AKF在组合导航系统模型调整、故障检测和隔离中的应用方法,并给出ANFIS AKF利用神经网络自动生成推理规则和建立自适应组合导航系统的基本方法。     

基于改进联邦滤波的故障隔离与系统重构

为解决故障隔离与系统重构(FIR)问题提出了改进的联邦滤波算法。采用带有备份主系统的联邦滤波结构,避免了由于主系统故障而引发灾难性后果,并针对这一结构提出了分级联邦滤波FIR策略,保证在任何一个子系统故障的情况下的滤波连续性和滤波结构完整,并提高了后续故障的检测能力。在融合算法上提出了分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,大大降低全局被污染的可能性,并提高了系统对渐变故障的检测能力。将该算法应用于多传感器组合导航系统中,仿真结果表明在任何一个子系统故障情况下,滤波器都能提供连续、准确的导航信息。     

基于惯性传感器网络的分布式导航方法

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术,是基于相同的系统状态模型,不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题,给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法,将多个惯性测量单元配置在载体不同部位,不仅能提供冗余的导航信息,还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上,建立了惯性网络动态测量模型,采用最大似然估计和信息滤波法,设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法,通过仿真进行了验证。结果表明,所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息,可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力,在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。     

基于自适应SSUKF的组合导航信息融合方法

针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法.该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统状态和在线训练神经网络的权值,从而能在系统噪声统计特性未知的情况下获得组合导航系统的实时最优估计,给出了算法的详细实现过程.最后,针对车载INS/GPS组合导航系统的信息融合问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该算法在系统噪声统计特性未知的情况下仍能获得高精度的估计效果,同时与自适应UKF算法相比,有效降低了算法的计算量,提高了算法运行的实时性,证明了该算法是一种有效而实用的方法.     

卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法

针对舰载机安全着舰对高精度、高可靠性着舰导引系统的迫切需求,研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引技术,基于几何精度因子(geometric dilution of precision, GDOP)计算提出了伪卫星在舰船上的布设方案,并设计了其导航电文结构。研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法,利用卫星及伪卫星的双差分载波相位信息,采用改进的模糊度最小二乘去相关平差(least squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)迭代算法解算其双差分整周模糊度,并基于舰载机运动模型建立滤波方程解算出舰机相对运动信息,再与惯导数据进行信息融合得到高精度的导引信息。仿真结果表明,提出的卫星/伪卫星/惯性着舰导引技术横向定位误差在0.3m以内,纵向定位误差在0.1m以内,高度定位误差在0.3m以内,可以满足舰载机着舰的要求,与卫星/惯性组合导引相比,该组合方式大大提高了垂直方向的定位精度,这对于确保安全着舰极为重要。并且,提出的着舰导引技术不仅精度高,而且工作连续可靠、抗干扰能力强,对保障舰载机着舰安全有重要的意义。     

SAR/INS/TAN组合导航系统中的滤波算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段。在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形辅助导航系统(TAN)各自特点的基础上,提出了SAR/INS/TAN组合导航系统的组合滤波方案并建立了相应的组合导航系统数学模型。同时,针对图像匹配和TAN所固有的非等间隔量测输出滞后的特点,研究了一种多传感器信息融合的卡尔曼滤波算法,以有效解决此类非等间隔量测滞后的问题。仿真分析可见,该组合滤波算法能大大提高导航精度,是一种行之有效的方法。     

基于因子图的车载INS/GNSS/OD组合导航算法

针对车载多传感器组合导航系统中传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延的问题,提出了基于因子图的INS/GNSS/OD组合导航算法。采用因子图方法对惯性导航系统(inertial navigation system,INS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、里程计(odometer,OD)进行建模,构建了INS/GNSS/OD组合导航系统因子图模型。采用变量消除算法将因子图转化为贝叶斯网络,并通过贝叶斯树的形式实现增量推理,确保了因子图算法的实时性。仿真结果表明,当传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延时,基于因子图的组合导航算法能够连续稳定地输出高精度的导航结果,满足了车载INS/GNSS/OD系统的要求。因子图算法具有很强的鲁棒性和灵活性,在处理多传感器信息融合问题中具有较大优势。     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。     

基于Kalman／UKF组合训练神经网络的初始对准方法

针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。     

Practical integrated navigation fault detection algorithm based on sequential hypothesis testing

In detecting system fault algorithms,the false alarm rate and undectect rate generated by residual Chi-square test can affect the stability of filters.The paper proposes a fault detection algorithm based on sequential residual Chi-square test and applies to fault detection of an integrated navigation system.The simulation result shows that the algorithm can accurately detect the fault information of global positioning system(GPS),eliminate the influence of false alarm and missed detection on filter,and enhance fault tolerance of integrated navigation systems.