SVR在传感器故障诊断中的仿真研究

利用回归型支持向量机(Support vector regression，SVR)，设计了一个传感器故障诊断系统。对SVR采用离线训练，在线应用的方法。使用训练好的SVR模拟系统的动态特性，并将输出结果和实际系统输出相比较，从而生成故障残差。仿真结果表明，SVR能够高精度的模拟系统的动态特性，进而生成较高精度的故障残差，有效地保证了传感器故障诊断的准确性。     

一类参数不确定非线性系统的故障检测与重构

飞行器在全包络上表现出明显的气动参数不确定性,以某无人机纵向模型为研究对象,提出一种不确定参数在线估计的自适应观测器故障重构方法。首先,将系统状态方程描述为一类带时变参数的仿射非线性结构,在参数增广系统能观性分析基础上,采用增广容积卡尔曼滤波(augmented cubature Kalman filter, ACKF)算法实现气动参数在线估计,以克服鲁棒性死区故障检测方法的保守性,提高检测灵敏度。其次,将所估计参数用于自适应观测器设计,由于Lie导数分析方法保证了对象系统的能观性,故系统不必满足文献方法中的特定规范形式;在此基础上,给出了故障检测自适应阈值和故障参数调节律,并分析了估计误差的收敛性。仿真实验表明了所提方法的有效性。     

基于LMI的不确定系统鲁棒故障检测观测器设计

针对系统模型同时具有未知输入扰动和模型不确定性,提出了一种鲁棒故障检测观测器的设计方法。在不考虑系统模型误差的情况下,为降低设计的保守性,利用描述残差对故障灵敏度的H-指数和表示残差对未知输入鲁棒性的H∞范数以及一种新的迭代线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)算法解决H∞/H-的优化问题,设计了参考残差模型和自适应门限,并将观测器设计转化为LMI表述的标准H∞模型匹配问题,减小故障检测过程中误报、漏报率。仿真结果表明,设计的故障检测观测器对故障的灵敏度高,对不确定因素的鲁棒性强。     

基于LMI的H_/H∞故障检测观测器设计

考虑未知输入信号的影响,研究了线性系统鲁棒故障检测观测器的设计问题。利用描述残差对故障灵敏度的H_指数和表示残差对未知输入鲁棒性的H∞范数,将鲁棒故障检测观测器的设计问题描述为基于H_/H∞的优化设计问题。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)理论,给出故障检测观测器的存在条件,提出一种新的迭代LMI算法求解最优观测器增益。仿真结果表明,利用这种方法设计的故障检测观测器对故障的灵敏度高,对未知输入的鲁棒性强。     

具有异步时延的网络化控制系统故障检测

针对具有异步信号时延的离散系统，研究了在异步时延下基于观测器的故障检测及其设计问题。首先提出了一个存在异步时延下系统的故障检测模型，该模型保持了系统的定常性和时不主特性。同时在此模型上构造了异步时延系统的状态观测器，并依据系统观测误差通过合理地选择湮灭加权矩阵的方法构建了频域内的故障检测残差发生器。最后通过一个摆式列车试验模型的仿真检验了设计方法的有效性。     

冷连轧优化计算机嵌入式仿真系统研究

阐速了实现嵌入式仿真系统的一般方法，结合某冷轧厂技术改造过程中优化控制机功能移植与改造的应用需求，实现了一个嵌入式仿真系统，解决了技术改造的瓶颈，该嵌入式仿真系统为轧制、控制等模型的研究提供了一个模型试验平台，能够进行在红或离线的模型仿真试验。该系统在某冷轧厂在线投入，运行稳定可靠满足了实际需要。     

FADS快速智能故障检测和诊断技术

以重复使用运载器所使用的嵌入式大气数据传感器系统为研究对象,设计故障检测和诊断方法.采用奇偶校验的检测方法实现故障检测,通过粗糙集约简减少奇偶方程的数量,将约简后的决策表转化成规则,实现诊断规则的离线提取,使用位向量逻辑判断完成规则推理.仿真结果表明结论正确可靠,算法计算代价小、运算速度快,能够满足在线诊断的实时性要求.     

测量时滞系统的故障诊断和动态自修复控制

研究含有测量时滞的线性系统的故障诊断和自修复控制问题.提出了一种测量时滞系统基于降维状态观测器的故障诊断方法.通过构造含有故障状态的增广系统并进行增广系统测量时滞的无时滞转换,将测量时滞系统的故障诊断问题转化为无时滞增广系统的状态观测问题.通过构造增广系统的降维状态观测器,设计了在线诊断故障的故障诊断器.利用故障诊断的结果,设计了故障的动态自修复控制律使系统在故障情况下能够正常运行.最后,通过一个仿真算例来验证本文所提出的方法的可行性和有效性.     

楼宇设备监测管理综合网络与智能故障诊断系统的研究

论述现代楼宇设备计算机远程监测与实时数据管理综合网络的系统结构，给出在线故障检测与离线故障诊断的实现方案，提出了这类系统故障诊断模糊专家系统的推理算法与时变隶属度的计算方法．采用实时监测与故障诊断专家系统有效地提高了楼宇设备的故障诊断分析能力、设备的运行效率以及物业管理水平.     

软管式自主空中加油飞行控制系统与仿真研究

基于参考观测器的全状态反馈控制方法设计了受油机飞行控制系统,建立了软管式自主空中加油仿真系统,并进行了仿真验证。根据生成的受油机参考跟踪、对接轨迹,通过输出跟踪观测器在线估算前馈控制信号和参考状态量,设计全状态反馈控制器精确跟踪参考状态,解决了受油插头难以近距离跟踪加油锥套并实现精确对接的问题。以某型UCAV为例,设计了基于全状态反馈控制的自主空中加油仿真系统并进行了数字仿真。仿真结果表明,在四种强度阵风干扰下,设计的空中加油仿真系统能实现精确的双机加油设备跟踪与对接,具有良好的动态性能与鲁棒性能。     

基于自适应模型非线性系统容错控制的研究

针对未知的多变量非线性动态系统,提出了一种新型的自适应故障容错控制方法。该方法首先通过设计一个自适应RBF神经网络模型建立未知过程的动态模型,并利用扩展卡尔曼滤波算法在线调节RBF网络权值学习系统的时变参数和故障动态,然后设计基于此模型的自适应迭代逆模控制算法实现相应的容错控制策略。将容错方法成功应用到一个连续的多变量三水箱过程。     

无刷直流电动机系统故障检测方法的仿真研究

首先建立了无刷直流电动机系统正常运行时的系统模型。在此模型的基础上,针对系统中功率开关管开路、绕组开路和绕组匝间短路三种故障分别建立了故障运行时的系统模型。通过对系统正常运行和上述各种故障运行的仿真研究,确定了能够识别故障的特征波形。根据仿真结果提出了基于模型监控的故障在线检测方法,即通过正常运行时系统模型的输出值与系统实际输出值之间的偏差来检测系统的故障。     

基于动态线性模型的民航发动机性能状态监控与在翼寿命预测

以民航发动机为对象,提出了一种基于动态线性模型的性能状态监控与在翼寿命预测方法.利用动态线性模型来描述性能参数偏差值序列,借助贝叶斯因子法来监测参数序列的异常.算例分析表明,该方法可操作性强,借助统计方法能够在故障发生的早期及时预警;动态线性模型同时用来描述发动机的性能退化过程,能够考虑维修、水洗以及故障等使用因素对性能退化的影响,实例证明该方法更加符合航空公司实际运营情况,能够更加合理地预测下发时间.     

基于动态模拟的化工过程故障诊断

化工过程中的故障检测与诊断多通过对历史数据和知识的分析来进行.提出了一种新的故障检测与分析方法,利用动态模拟来监测化工过程,并在过程发生异常时及时进行故障诊断.这种方法所针对的是可由动态模型内部参数来表征的一类故障,这些参数可通过动态模型的在线校正获得.该方法不需要设计观测器来估算过程的不可测变量,还可以将故障检测和诊断任务同时进行.该方法被应用于了重力水箱系统和庚烷芳构化反应器系统,并同传统的参数估计方法进行了比较.     

基于STFT的宽带数字ESM接收技术

提出了一种新的基于瞬时测频的宽带数字电子支援（electronic support measure, ESM）接收技术。首先对输入信号进行短时傅里叶变换,通过对变换结果进行快速插值,实现瞬时测频;然后利用多门限完成瞬时频域检测,并根据检测带宽进行抽取。这种新的接收技术能够有效解决ESM系统对宽带同时到达信号的侦收难题,且算法结构规整,易于用现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array, FPGA）芯片进行硬件实现。计算机仿真结果表明,系统单信号检测灵敏度可达-5 dB,当输入信噪比为-5 dB~15 dB时,单信号正确检测概率可达90％以上,动态范围达20 dB,双信号瞬时动态范围可达18 dB。     

一类非线性系统的多故障检测方法研究

针对一类非线性系统,提出了一种基于最优滤波的多故障检测观测器设计方法。引入神经网络逼近系统非线性部分,由Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值调整规则.采用对等空间方法设计最优滤波矩阵滤除干扰故障噪声,从而对目标故障进行检测和跟踪。仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。     

基于LS-SVM的导弹在线误差补偿逆控制

提出一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)在线误差补偿非线性动态逆控制器设计方案。首先运用动态逆的双阶段设计方法设计了导弹的逆控制器,即第一阶段采用动态逆方法设计快回路控制器实现对滚转、偏航和俯仰三个通道角速度的跟踪;第二阶段实现慢回路对滚转角、侧滑角和攻角的跟踪;然后,设计LS-SVM在线补偿器,以增强导弹控制系统的鲁棒性。通过仿真分析,验证了该方法的有效性。     

线性系统的故障检测和最优容错控制

针对系统中含有执行器故障和传感器故障的情况,研究了线性系统的故障检测和最优容错控制问题。利用Riccati矩阵方程和Sylvester方程设计了故障情况下的动态最优容错控制律,并设计了能同时检测出故障状态和系统状态的增广的降维故障检测器,解决了最优控制中故障状态的物理不可实现问题,从而实现了系统的故障检测和容错控制并能满足二次型性能指标。仿真实例验证了这种故障检测方法和最优容错控制的有效性。     

基于系统仿真的故障检测与辨识技术研究

将系统仿真技术应用于故障检测与诊断 ( FDD) ,提出了通过实测信息的在线交互解决理论轨线偏差的思想 ,建立了基于系统仿真的 FDD逻辑结构 ,针对 MIMO系统和线性动态 -测量系统构造了具有良好统计性质的故障辨识算法 ,为故障检测、故障辨识、故障时间确定和故障模式识别提供了新的技术途径 .本文的思想和方法不但可用于 CVDS的故障检测与诊断 ,对大规模复杂系统故障分析也具有供鉴和参考价值.     

基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。