强跟踪滤波器在AUV执行机构故障诊断中的应用

建立了AUV的推力器及舵等执行机构的偏差型故障模型；引入强跟踪滤波器理论，采用SFEKF算法(一种采用时变渐消因子实现的强跟踪滤波器算法)在线估计AUV状态及执行机构故障偏差，利用贝叶斯决策方法对得到的残差进行分析，实现了AUV执行机构的故障诊断；仿真验证了强跟踪滤波器在AUV执行机构故障诊断中的有效性．     

一类设备故障过程的故障趋势预测方法研究

研究了一类带有指数故障过程的故障趋势预测问题。在测量变量受到平稳噪声干扰的情况下,首先依据对测量数据的统计检验判断出故障过程,然后根据对故障过程的先验知识,利用强跟踪滤波器辨识指数趋势项的参数,同时对建模误差进行ARMA时序分析,最后结合趋势项和时序预测给出故障趋势的总体预测。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

一类耦合Jansen-Rit模型中突变参数的非线性辨识

耦合Jansen-Rit模型可以用于模拟脑电信号的产生,其中的兴奋性增益参数的变化对模型动力学特性有重要的影响,这种变化可以用于模拟异常脑电活动的产生,因而,辨识这类突变参数具有重要意义。针对一类具有突变兴奋性增益参数的耦合Jansen-Rit模型,本文给出一种基于强跟踪容积卡尔曼滤波器的新方法来解决非线性辨识和估计问题。强跟踪容积卡尔曼滤波器结合容积卡尔曼滤波器估计精度高和强跟踪滤波器跟踪性能强的优点,能够重构非线性系统中的兴趣变量,以及辨识系统中的突变参数。仿真验证了该方法的有效性。     

一种弹体滚转姿态估计的新方法

针对制导弹药滚转姿态测量的需求,提出了一种无陀螺姿态测量的方法. 采用两个MEMS加速度计进行弹上姿态传感器的配置,建立了基于截断正态概率密度模型的系统状态方程,利用速度估计自适应方法实现了对过程噪声方差阵的自适应调整,采用强跟踪滤波器(STF)直接进行滚转状态估计. 由于STF滤波器具有对模型参数失配的鲁棒性以及对突变状态的强跟踪能力,改善了算法的估计精度. 仿真实验研究表明:该方法结构简单、测量精度高、收敛速度快,具有很高的工程应用价值.      

非线性系统PNN滤波预置扰动故障检测方法

在基于ＰＮＮ滤波故障检测与诊断方法的基础上，针对参数缓变这一故障类型，采用预置扰动方法，将滤波器的预期跟踪状况与实际跟踪状况相对照，对非线性系统的参数缓变故障进行检测     

采样频率对强跟踪滤波器算法故障测距的误差影响

当输电线路发生故障时,要快速、准确、可靠地对故障进行定位,从而提出了一种基于强跟踪滤波器理论的故障测距方法.在搭建的模型中,基于强跟踪滤波器算法原理,不同的采样频率下,故障测距的误差是不同的,结果与解微分方程法测得结果接近,说明建立的测距模型是准确的.在PSCAD/EMTDC软件下,对强跟踪滤波算法进行仿真分析,仿真结果表明,该算法是一种简单的递推算法,原理简单,不需要求解复杂的数学方程,能更好、更快的消除噪声,使信号收敛快,实施性好,鲁棒性好.本文主要研究不同采样频率仿真下误差的不同,为基于强跟踪滤波器算法的电力系统故障测距装置提供了理论依据.     

嵌入强跟踪滤波器的高可靠多用户检测算法

目的 研究使多用户检测中的最优判决向量的估计精度在稳态的CDMA系统状态发生跃迁时不降低的算法。方法 采用嵌入强跟踪滤波器的高可靠卡尔曼滤波多用户检测算法。结果 将基于标准卡尔曼滤波器的仿真结果和基于强跟踪滤波器的仿真结果做了比较，可以看出，后收敛速度快、跟踪能力强、具有较高的数值鲁棒性。结论 该方法能够有效抑制阵发性多用户干扰，具有较强的抗多址干扰能力和较高的可靠性。     

一种精密转台系统自适应摩擦补偿方法

为克服精密转台系统中存在的非线性动态摩擦力,提高转台摇摆工作状态下的位置跟踪精度,提出了一种新的基于Lugre动态摩擦模型的自适应摩擦补偿方法.该方法利用非线性观测器/滤波器结构来补偿转台系统中摩擦参数的不确定性,通过引入双非线性滤波器并调节滤波器增益,能够提高系统的位置跟踪性能.文中采用基于Lyapunov的方法证明了整个闭环系统的渐近稳定性,并通过仿真证明了所提出方法的有效性.     

改进的强跟踪平方根分解UKF算法应用研究

针对一类非线性系统滤波问题,提出了一种改进的强跟踪平方根分解UKF算法.该算法通过引入自适应渐消因子改善了滤波器的鲁棒性,利用改善的平方根分解方法提高了滤波器的计算效率.通过实验仿真验证,该算法相对于传统的强跟踪UKF算法具有相近的估计精度和更快的计算效率,相对于强跟踪滤波器具有更高的精度.     

带丢包的网络化控制系统的随机故障检测

为提高网络化控制系统的性能和稳定性,研究系统中同时存在随机故障、丢包以及信号量化的故障检测(FD)问题。用满足Bernoulli分布的随机变量表示故障发生概率,建立存在随机故障的网络化控制系统的数学模型。用FD滤波器作为残差产生机制,借助状态增广的方法将常规的FD滤波器设计问题转化为H∞滤波问题。利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法得到滤波器的参数表达式,从而获得系统的残差,用于判断故障是否发生。仿真验证了所设计的随机故障检测方法的有效性。     

模糊Kohonen神经网络回热系统故障诊断

分析了汽轮机组回热系统12种典型故障及9种征兆参数的模糊处理,结合Kohonen神经网络的工作原理、诊断特征,提出了模糊Kohonen神经网络汽轮机组回热系统故障诊断模型.结果表明:该模型可以有效地进行回热系统故障样本模式的模糊量化处理,具有自学习功能、聚类能力强、运算速度快的优点,可以有效地对具有模糊性的单一故障和复合故障进行诊断,是一种适合于汽轮机组回热系统故障诊断的有效可行的方法.     

船用核动力装置的Bayesian融合诊断方法研究

船用核动力装置发生故障时很多参数会发生变化，且参数的变化速度不同，因此有必要对这些参数进行融合处理，得到用于故障诊断的可靠征兆、在得到可靠征兆的基础上，利用基于Bayesian理论的融合诊断方法对故障进行诊断，随着故障现象的逐渐出现，诊断系统能够准确地判断故障类型。将该诊断方法应用于船用核动力装置的失水事故的诊断，利用安全分析得到充分性因子(Ls)，用Bayesian公式进行融合计算，最终能够得到可靠的诊断结果，满足了船用核动力装置的故障诊断要求，具有一定的实际应用价值。     

一种利用LSTM和稳态时间序列的光伏阵列故障诊断方法

受最大功率点跟踪算法和时变环境条件的影响,光伏阵列的电气工作参数包含了复杂的暂态过程以及工频干扰噪声,严重影响了故障特征质量以及诊断算法性能。针对该问题,本文首先提出了一种基于最大功率点（MPP）的稳态时间序列预处理方法,以自动过滤数据中的暂态过程和干扰噪声,获取连续的稳态时间序列电气特征数据,作为故障诊断模型的输入参数;然后,提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的深度网络模型,以实现对光伏阵列常见故障的检测及分类;最后,在一个小型光伏并网发电系统及其Simulink仿真模型上,进行故障模拟及仿真以验证所提出的故障诊断方法。实验结果表明所提出的故障诊断方法具有良好的精度和泛化性能,并且优于常规的反向传播神经网络（BPNN）和循环神经网络（RNN）。     

一种利用LSTM和稳态时间序列的光伏阵列故障诊断方法

针对光伏阵列电气工作参数包含复杂的暂态过程及工频干扰噪声严重影响故障诊断模型性能的问题,提出一种基于最大功率点的稳态时间序列预处理方法.首先,以自动过滤数据中的暂态过程和干扰噪声,获取连续的稳态时间序列电气特征数据,作为故障诊断模型的输入参数;然后,提出一种基于长短期记忆网络的深度网络模型,以实现对光伏阵列常见故障的检测及分类;最后,在一个小型光伏并网发电系统及其Simulink仿真模型上,进行故障模拟及仿真,以验证所提出的故障诊断方法.实验结果表明,所提出的故障诊断方法具有良好的精度和泛化性能,并且优于常规的反向传播神经网络和循环神经网络.     

水下机器人执行器的高斯粒子滤波故障诊断方法

针对智能水下机器人的执行器故障,提出了基于高斯粒子滤波的故障诊断方法.引入控制力(矩)损失参数表示故障,根据6自由度空间运动方程建立执行器故障模型;运用改进的高斯粒子滤波器对参数和运动状态进行联合估计;使用修正的贝叶斯算法检测故障,采用滑动窗口法估计故障的幅值;进行仿真实验并与真实海洋实验数据测试验证.结果表明,该方法能够快速检测故障,且故障幅值的估计精度较高.     

基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究

飞机飞行控制系统机电作动器（electromechanical actuator,EMA）的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型（interactive multiple model,IMM）和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断.      

基于功率监视的光突发交换网络故障发现机制

#光突发交换（OBS）网络的数据信道由于采用统计复用的全光透明传输方式，因此其性能监视和故障发现 是一项极具挑战性的研究课题。在分析使用平均功率监测方法检测（OBS）网络故障时存在缺陷的基础上，提出了 基于瞬时光功率监测的光突发交换故障发现机制，该机制采用瞬时光功率监测与告警过滤相结合实时监视信道， 有效过滤误告警和冗余告警，为故障定位模块提供更准确的告警信息；理论分析和仿真结果表明；在(OBS)网络 中，基于瞬时功率监测的告警过滤机制具有更强的性能监视和故障发现能力。     

基于功率监视的光突发交换网络故障发现机制

光突发交换(OBS)网络的数据信道由于采用统计复用的全光透明传输方式,因此其性能监视和故障发现是一项极具挑战性的研究课题。在分析使用平均功率监测方法检测OBS网络故障时存在缺陷的基础上,提出了基于瞬时光功率监测的光突发交换故障发现机制,该机制采用瞬时光功率监测与告警过滤相结合实时监视信道,有效过滤误告警和冗余告警,为故障定位模块提供更准确的告警信息。理论分析和仿真结果表明在OBS网络中,基于瞬时功率监测的告警过滤机制具有更强的性能监视和故障发现能力。     

高邮凹陷隐蔽性断层圈闭样式与识别技术

通过构造单元解剖与物理模拟,对苏北盆地高邮凹陷隐蔽性断层的成因及圈闭样式进行分析。结果表明:NNE向基底断层在古近纪复活时与区域拉伸方向呈小角度相交,存在基底断层连续断开型、雁列状正断层型、连接断层型和断续分布斜拉断层型等4种复活方式,进而在北斜坡、吴堡断裂带和真武断裂带形成具有不同展布特点的隐蔽性断层与断控圈闭样式;针对隐蔽性断层的特点,通过采用加入地层倾角、方向调节和滤波分析的相干体技术,可以有效识别隐蔽性断层的存在,并利用随机测线扫描落实断层的产状;应用该套技术可以有效地识别高邮凹陷的隐蔽性断层,发现大量的隐蔽断块油藏,取得了良好的勘探效果。     

基于状态监控数据的航空活塞发动机故障诊断

针对某型航空活塞发动机空中功率迟滞和地面停车故障,提出一种通过飞行动态模型还原、数据推理和比较法相结合的故障诊断方法。以美国莱康明发动机和GARMIN 1000飞行数据为研究对象,利用Google Earth和FLIGHTDATA运用航段坐标和姿态数据还原飞机故障航段轨迹,结合EGVIEW发动机数据处理软件分析发动机运行中采集的各项数据,研究故障发动机典型数据特征,并基于故障时段发动机余气系数的计算结果判断故障发动机实际工况。结果表明：发动机故障发生时严重富油,通过对燃油调节器结构原理的剖析和地面测试台对其的性能测试,确定了两起发动机故障同源且均与飞行操纵、燃油调节器慢车性能参数超标和慢车活门结构设计有关,同时验证了利用状态监控数据进行故障诊断的有效性和准确性。