局内故障产品处理问题与竞争算法

提出和研究局内故障产品处理问题。该问题是故障产品序列如何以局内方式 (即在未知故障产品损坏程度的状况下 )进行处理 (返修还是报废 ) ,使得处理故障产品的损失最小。设计解决该问题的竞争算法 ,证明采用优先返修策略 (PRRS ) ,竞争比为 2 - λγ · λω1;采用优先返修策略 (PRRS ) ,竞争比为 2 - λη+λ · λω1;最后 ,对局内故障产品处理问题的两种算法做出了比较并相应的给出了比较结果。     

奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器

讨论了一类不确定奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器(RDO)设计问题,设计所有的观测器使得它们的冗余信号对非故障因素具有鲁棒性,并设计每个观测器使其冗余信号对一组特定的故障不敏感而对其余故障敏感。给出了RDO存在的充分条件及有效的设计算法,并讨论了故障集合不同划分的RDO设计之间的关系,最后给出一具体算例来说明该方法的有效性。     

基于故障跟踪估计器的故障诊断新方法

针对线性时不变系统提出了一种基于故障跟踪估计器的故障诊断新方法。首先引入一个可调参数,称作虚拟故障,构建线性时不变系统的故障跟踪估计器。然后,设计迭代学习算法,在选取的优化周期内通过反复迭代学习运算来动态调节虚拟故障,使之估计出系统中实际发生的故障。该方法可以同时检测和估计出系统中发生的故障,而且和发生的故障类型无关。最后,在垂直升降飞行器的线性化模型上进行了仿真研究,仿真结果表明了所设计算法的可行性和有效性。     

软件可靠性

引言 如今,在很多产品和系统中,软件已成为其运行系统的一部分,并且这种趋势正在随着各种便宜的微处理器装置的广泛应用而越来越加强。在大多数场合中,由计算机程序来接管原来由硬件来实现的功能会导致可靠性的加强,因为软件不会象硬件那样出故障。计算机程序的每一个拷贝点是与其原版程序完全一样的,所以不会出现由变异性(variability)引起的故障。同时软件也     

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.     

基于量子进化支持向量机的模拟电路故障诊断

基于量子进化算法的最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),设计了一种模拟电路故障诊断方法.将量子进化算法应用于多类LS-WSVM分类器来选取正规化参数和核参数,针对从测试点得到的各种故障状态下输出电压信号,采用小波提升变换对其进行分解获取多尺度的小波系数,对经处理的小波系数提取出故障特征量,以此作为样本训练多类LS-WSVM分类器来确定模拟电路故障诊断的模型.采用雷达扫描电路进行了仿真,结果表明,设计的模拟电路故障诊断方法效果良好.     

基于产品维修策略的保障设备需求量计算模型研究

介绍了故障产品维修过程并在次基础上分析故障产品批送修数量影响因素及确定方法;基于排队理论建立了在故障产品不同送修策略下的保障设备数量确定通用模型,解决了非单件送修策略下的保障设备数量确定问题;利用模型分析了保障设备数量和故障产品每批次送修量对平均等待维修时间的影响及变化趋势;最后将研究结论应用于实例分析.     

四旋翼飞行器时延积分反演容错控制

针对四旋翼飞行器在飞行过程中会出现执行机构故障,提出了一种简单有效的容错控制方法,该方法是将积分反演控制技术与时延控制(time delay control,TDC)技术相结合得到的。采用积分反演控制方法设计基本控制器,在此基础上利用TDC技术的逼近能力来补偿执行机构可能出现的故障,该方法省去了在线的故障检测和估计,仅需要一步状态迭代即可,仿真结果表明该控制器对执行机构故障具有较强的鲁棒性。     

基于未知输入滤波器的过驱动系统故障诊断方法

过驱动系统由于执行器间的冗余性导致故障往往具有严重的耦合性,从而给故障的分离带来很大困难。针对过驱动系统的执行器乘性故障,提出了一种基于未知输入滤波器的故障诊断方法。首先,提出了一种新的未知输入滤波器结构,设计方便。然后,将指定执行器的故障看作未知输入,通过一组结构化残差来实现故障分离,并在此基础上,提出了一种故障估计方法。最后,通过ADMIRE飞行器的近似线性化模型仿真验证了所提方法的有效性。     

一类非线性时滞系统的可靠控制设计

针对一类非线性时滞系统 ,首先不考虑故障情况 ,设计了一种控制器 ,使得系统在控制器的作用下 ,对于任意的初始状态都能控制到原点。然后针对可能发生的故障 ,利用神经网络的在线建模能力 ,以其输出作为原有控制律的附加控制信号来补偿故障对系统的影响 ,从而构成了一种可靠控制器 ,实现了该类系统的可靠控制。     

基于鲁棒故障诊断LPV模型的舰载QUAV跟踪控制

设计适用于外部干扰抑制的无人机鲁棒故障检测与跟踪控制系统。首先,将舰载四旋翼直升机(quad-roto unmanned aerial vehicle, QUAV)建模为线性变参数系统(linear variable parameter system, LPVs),作为目标来进行系统设计。同时,为了进行故障检测和隔离,设计了一个强大的LPVs观测器,利用一组可行线性矩阵不等式(linear matrix inequalities, LMI)给出保证系统渐近稳定和抗干扰鲁棒性的充分条件。此外,基于LMI区域的极点配置考虑观测器的增益设计。然后,通过观测器库考虑故障检测和隔离方案,检测和隔离传感器故障。其次,通过考虑比较器集成控制方案对反馈控制器进行设计。目标是设计鲁棒控制器,使QUAV无偏差跟踪设定位置。最后,通过在模拟模型中,对算法的有效性进行实验验证。     

运用系统工程方法组织航天产品的故障分析与修改设计

本文针对航天产品在研制过程，或在飞行试验中由于产品发生故障导致试验失败，提出运用系统工程的方法，分析故障现象，找出故障原因，采取改进措施，修改、完善工程设计，使这一工程化过程在实施中做到科学化、系统化、决策化。     

贝叶斯框架支持向量机的模拟电路故障诊断

基于贝叶斯证据框架下的最小二乘小波支持向量机，设计了一种新型模拟电路故障诊断方法。将贝叶斯证据框架应用于多类LS-WSVM分类器来选取正规化参数和核参数，并采用小波提升变换对从测试点得到的各种故障状态下输出电压信号进行分解获取多尺度的小波系数，对经处理的小波系数提取出故障特征量，以此作为样本训练多类LS-WSVM分类器来确定模拟电路故障诊断的模型。采用雷达系统模拟电路进行了仿真，结果表明，设计的模拟电路的故障诊断方法效果良好。     

不确定广义系统的镇定

针对输出反馈下不确定广义系统的可镇定问题,从状态反馈下闭环广义系统的稳定性问题入手,利用矩阵不等式,依次给出不确定广义系统可镇定、关联不确定广义大系统的分散可镇定、以及关联不确定广义大系统在执行器故障、传感器故障下分散可镇定的充分条件。由此推广到输出反馈,给出了输出反馈意义下的广义系统可镇定、关联不确定广义大系统的分散可镇定、以及关联不确定广义大系统在执行器故障、传感器故障下分散可镇定的充分条件(即完整性设计)。其中反馈控制器的设计方法简明而又统一,便于应用。最后用数值例子来验证所给结果的有效性。     

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.     

惯性导航状态数据分析与基于SVM的故障诊断模型构建

为更好地利用当前航空装备系统积累的大量飞行数据, 从中挖掘信息来更有效地服务于空军装备可靠性为中心的维修保障工作, 将数据分析技术应用到当前的装备故障诊断中, 设计并实现了某型飞机惯性导航系统状态数据分析和故障诊断系统. 分析了整个系统的数据处理过程, 对数据自动判读处理、数据清理和修正进行了研究. 设计了支持向量机模型, 提出了通过对惯导状态信息数据进行回归预测, 用预测值与实际值之间误差诊断故障; 通过状态数据和与之对应的故障信息库, 用支持向量机进行故障分类两种方法来实现故障的诊断和决策. 最后对模型进行了验证和分析.     

基于未知输入观测器方法的非线性切换系统故障检测

基于非线性未知输入观测器方法对一类离散时间非线性切换系统的故障检测问题进行了研究。给出了两种不同结构的非线性未知输入观测器。针对每一种观测器都考虑了两种切换信号:任意时间切换信号和满足平均驻留时间的切换信号。在任意切换信号下,使用了切换Lyapunov函数的方法来设计非线性未知输入观测器的参数;在满足平均驻留时间切换信号下,使用了多Lyapunov函数方法进行观测器参数的设计。然后利用已知的非线性未知输入观测器,得到残差生成器,进而实现故障检测。通过数值仿真例子,验证了故障检测方法的有效性。     

基于神经网络组与故障分级的故障诊断

为了更好地解决当前神经网络在故障诊断方面的不足,提高诊断的精度和正确率,提出了一种基于神经网络组和故障分级思想的故障检测方法,在将故障分级的同时使用一个包含着三个子神经网络的神经网络组来完成故障检测。根据故障发生频率的不同,将故障分成了不同的等级。故障等级越高,用于检测这种故障的子神经网络数越多,以此来保证较高的故障检测正确率。实验结果表明:对于等级最高的故障,检测正确率是100%;对于其他故障,检测正确率也都在95%左右。实验结果充分证明了此方法在故障检测方面的优越性。     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

基于虚拟样机的个性化产品多Agent建模研究

为满足客户对产品的特殊需求、建立有效的非专业人员产品设计平台,提出了基于Internet的个性化产品开发过程,建立了基于虚拟样机的个性化产品开发体系支撑框架。通过产品簇的结构关系及建模技术来构建个性化产品语义特征模型。运用多Agent的建模方法、协商模型来实现个性化产品的结点间的协同一致,达到产品的设计要求,并通过一个例子来介绍个性化产品多Agent建模过程。