基于完好性风险估计减少RAIM误警率方法

为了提供更精确的完好性服务,提出一种新型降低用户端自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)误警率的方法。给出了定位误差与残差向量关系的新解释,基于最大定位误差完好性风险算法,提出了扩展正常检测区方法并进行故障检测,通过最大定位偏差保护限值提供故障检测的完好性保证,满足航段漏警率要求。最后,设计一种新的故障检测与故障识别准则,达到在不降低漏检率的条件下,减少误警率。算例表明该方法简单易行、有效。     

基于粒子群支持向量机的模拟电路故障诊断

针对传统神经网络技术在模拟电路故障应用中存在的问题,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的模拟电路故障诊断的方法。该方法首先利用小波包技术对待诊断电路的可测点信息提取故障特征,然后使用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,避免了参数选择的盲目性,提高了模型的诊断精度。在对某滤波电路进行的故障检测中,验证了该方法的可行性。     

基于改进LS-SVM的液压舵机双闭环系统故障诊断

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)的稀疏性损失和鲁棒性下降等缺陷,提出了一种改进的LS-SVM算法.利用改进LS-SVM,设计了一个某型飞机平尾液压舵机双闭环控制系统的故障诊断系统.充分利用系统的可测参量,建立了基于改进LS-SVM的平尾液压舵机的全局故障检测模型和局部故障检测模型.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于偏差分离原理的卫星执行机构故障诊断

提出一种同时估计输入时滞和控制输入故障的方法。首先,基于偏差分离的思想,分别建立含有输入时滞和控制输入故障的一般控制系统与卫星姿态控制系统的数学模型。其次,基于二阶Kalman滤波对控制输入故障以及输入时滞进行估计。最后,对所提出的方法进行了数学仿真验证,特别地,基于“快舟一号”卫星控制系统半物理仿真平台进行了半物理仿真验证,证明了方法的可行性和有效性。     

基于多模自适应滤波的无人机控制系统故障诊断

建立了无人机控制系统传感器和执行器的全局故障和局部故障的模型，在此基础上应用多重模型自适应卡尔曼滤波方法对其传感器和执行器的各种软硬故障进行诊断，应用所建立的数学模型与方法，对无人机的三个传感器和两个执行器的局部与全局故障进行了仿真计算。在仿真过程中发现，此方法的诊断准确度高，无延迟报警，算法简单，仿真结果验证了该种方法的有效性。     

用模糊Petri网表示小卫星在轨故障诊断知识

为了提高诊断效率,对于小卫星在轨故障诊断系统中的具有模糊性和不确定性的诊断知识,用模糊Ｐｅｔｒｉ网代替常用的模糊产生式规则进行表示、存储和推理。同时以ＨＩＴＳＡＴ小卫星的电源分系统的故障诊断为例,证明该模型在小卫星在轨故障诊断系统中的有效性和可用性。     

一种基于最小二乘的高频雷达信号处理方法

高频雷达工作在十分拥挤的短波波段内,可资用的能满足信号调制的连续频带很难获得。为了获得足够的带宽,雷达采用一种非规则频率调制的波形。这种波形经过常规FFT处理后的旁瓣很高,严重影响了雷达的性能。为此,提出了一种基于最小二乘的信号处理方法,它具有处理方式简单,易于应用实现的优点,能够较好地抑制旁瓣,提高了雷达在恶劣电磁环境下的生存能力。     

一种优化的自适应总体最小二乘系统辨识算法

对于监督信号和训练信号都含有噪声的系统辨识问题,如果采用经典的最小均方和迭代最小二乘算法进行估计,会带来较大的误差,而直接求解又会有较大的计算量,不利于在线计算.将权向量的求解转化为增广输入向量自相关矩阵瑞利商的受限最佳化问题,对增广输入向量进行遮代估计,同时建立了步长因子和误差信号问的函数关系,这个函数关系是建立在代价函数相对于步长梯度的基础上,而不是基于经验公式.所提算法结构简单,具有更好的稳健性,仿真表明这种算法相对于同类总体最小二乘算法和其他自适应算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

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.     

一种新的用于群组排序的最小平方逼近法

本文将文献[1,2]所给的最小平方逼近法推广应用于层次分析法中的群决策排序。文中对由多个判断决策者给出的多个不同的判断矩阵,提出通过求解群组判断矩阵最小平方偏差的方法得出判断矩阵的最佳排序和理想综合判断矩阵;通过对群组判断矩阵进行一致性讨论,据此又给出了一种用于群组判断矩阵排序的最小加权平方逼近法。理论分析和应用实例表明,应用最小平方逼近法和最小加权平方逼近法对群组判断矩阵进行排序是可行的和有效的。     

基于稳健MM估计的REKF RAIM算法

基于鲁棒扩展卡尔曼滤波(robust extended Kalman filter,REKF)的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)对双星故障模式的检测及识别效果相对较差,尤其当故障矢量具有较高的空间一致性时,M估计的稳健性会受到极大破坏.针...     

基于Mean Shift模型的多粗差探测RAIM算法

针对当前接收机自主完备性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中存在多粗差探测识别能力较弱、计算效率不足等问题,提出一种基于Mean Shift(MS)模型的多粗差探测RAIM算法。首先利用QR奇偶检校法构建样本数据集和QR检验向量;其次基于MS模型估计样本密度中心,并以此作为MS检校向量,使用观测向量与MS检校向量的距离来评价观测值可靠程度,从而确定异常观测卫星;最后联合观测向量、MS和QR检校向量构建基于距离关系的权系数函数,对多个异常观测进行处理。实验结果表明,基于MS检校向量的粗差判别方法在多粗差存在的情况下,具有更灵敏的粗差识别能力;相比最小二乘残差法,新型RAIM算法改善了多粗差探测识别能力和计算效率,可有效提高多系统融合单点定位的可靠性。     

Design and simulation of fault diagnosis based on NUIO/LMI for satellite attitude control systems

This paper presents a scheme of fault diagnosis for flexible satellites during orbit maneuver. The main contribution of the paper is related to the design of the nonlinear input observer which can avoid false alarm arising from the disturbance from orbit control force. The effects of orbit control force on the fault diagnosis system for satellite attitude control systems, including the disturbing torque caused by the misalignments and the model uncertainty caused by the fuel consumed, are discussed, where standard Luenberger observer cannot work well. Then the nonlinear unknown input observer is proposed to decouple faults from disturbance. Besides, a linear matrix inequality approach is adopted to reduce the effect of nonlinear part and model uncertainties on the observer. The numerical and semi-physical simulation demonstrates the effectiveness of the proposed observer for the fault diagnosis system of the satellite during orbit maneuver.     

基于神经网络的故障模糊诊断研究

文章用模糊算子代替标准的传递函数，利用征兆、规则、故障间的逻辑关系进行故障诊断，构造了四层模糊结构，给出了诊断的知识流程、机理分析和诊断步骤，并推导出一种能加快网络收敛速度的故障诊断及改进算法．在对某J8-wp13发动机滑油典型故障样本和非故障样本的仿真中，诊断结果良好．     

Satellite fault diagnosis method based on predictive filter and empirical mode decomposition

A novel satellite fault diagnosis scheme is presented based on the predictive filter and empirical mode composition(EMD).First,the predictive filter is utilized to obtain the fault estimation,which is corrupted by noise.Then the EMD method is introduced to decompose the fault estimation into a finite number of intrinsic mode functions and extract the trend of faults for fault diagnosis.The proposed scheme has the ability of diagnosing both abrupt and incipient faults of the actuator in a satellite attitude control subsystem.A mathematical simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

基于迭代学习-未知输入观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构

针对卫星姿控系统出现执行机构故障,提出一种基于迭代学习-未知输入观测器(iterative learning unknown input observer, IL-UIO)的鲁棒故障重构方法。首先,考虑卫星出现空间干扰力矩、模型不确定性以及陀螺漂移,建立小角度机动时的非线性姿控系统模型。其次,采用UIO干扰解耦原理和H_∞控制思想,设计IL-UIO估计卫星姿态欧拉角和角速度的同时,利用IL算法实现执行机构鲁棒故障重构。并利用Lyapunov稳定性理论证明了IL-UIO稳定性和动态故障偏差最终有界, 通过线性矩阵不等式(linear matrix inequaliry, LMI)工具箱求解了观测器部分参数矩阵。最后,建立卫星闭环姿控系统并进行仿真,仿真结果验证了此方法的有效性。     

基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法

为了解决经典缓变故障检测法——自主完好性监测外推法(autonomous integrity monitoring extrapolation, AIME)在组合导航中检测故障延迟时间较长和不能准确判定故障结束时刻的问题, 提出了基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法。该方法采用标准t分布和IGG-Ⅲ (Institute of Geodesy & Geophysics Ⅲ)方案设计自适应增益矩阵以缓解卡尔曼滤波故障跟踪的影响。同时, 结合AIME故障检测状态, 提出由外推法和残差卡方检验(residual chi-square test method, RCTM)故障检测统计量构成的r_A/R统计量概念, 然后在AIME检测到缓变故障的状态下利用样本分位数原理对r_A/R序列进行异常值检测, 从而判断缓变故障结束时刻。仿真结果表明, 在检测缓变故障时, 所提方法可明显缩短故障检测延迟时间, 并能够准确判定故障结束时刻。     

基于概率神经网络的故障诊断方法及应用

针对智能大厦空调系统中发生的各种传感器故障问题 ,提出了一种基于概率神经网络 (PNN)的传感器故障诊断改进方法。该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型 ,以高斯函数作为激励函数 ,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点 ,可获得对空调系统中各种传感器硬故障和软故障的有效识别和诊断。给出了该方法的理论分析 ,故障特征量的选取 ,神经网络设置和训练的具体步骤。通过仿真和空调系统模型试验证明了该方法在网络训练速度 ,抗干扰能力及各种传感器故障识别准确率等方面的有效性。     

基于故障诊断价值测度的检测点优化配置方法

针对故障诊断中的检测点优选问题,提出了一种新的检测点故障诊断价值测度方法。该方法引入了收益因子及成本罚数,考虑了检测点诊断收益及测量成本两个因素对测点选择的影响。通过给出一个典型的故障诊断例子,说明了新方法能够全面地评判检测点的故障诊断价值,较原有的方法有了较大的改进,更适合工程需要。