基于IMM/EA的卫星姿态控制系统重构容错控制

研究了在轨卫星姿态控制系统发生可修复性故障状况下的系统重构容错控制。对于处于稳态的三轴稳定卫星,当姿态发生突变时,启动故障检测与诊断(FDD)子系统,采用交互式多模型(IMM)算法得到故障发生的位置以及故障模型,同时利用故障模型中的动力学系统进行特征结构配置(EA),生成重构控制器对原系统进行补偿控制。将FDD过程与重构控制器的设计过程结合,避免了单独设计FDD子系统然后再进行系统重构带来的计算量和时间延迟。最后通过数值仿真验证了该算法的有效性。     

电能计量互感器异常断相分析与故障仿真

在电能计量互感器出现断相故障的理论分析基础上,应用Matlab/Simulink构建了某35kV高压三相三线电能计量的仿真模型,并对电能计量互感器正常运行和多种不同断相故障现象进行了仿真,与实测数据和理论结果比较,验证了仿真模型的正确性,从而应用该模型对实际电能计量出现异常数据的现象进行了故障仿真分析,有效地辅助解决了实际工程问题.     

基于虚拟样机的装备故障灵敏度分析及参数阈值获取

作为常规主战陆基武器的火炮，目前在战争中仍然起着不可替代的作用。首先分析了火炮后坐动力学过程和典型故障因素，概括了表征火炮工作性能的三个指标和工作准则。基于ADAMS建立了用于仿真火炮故障的虚拟样机模型，仿真结果与试验数据对比说明了虚拟样机建立的准确性。利用相对灵敏度分析获得各典型故障因素对火炮工作性能指标的影响程度，解决了具有不同量纲的故障因素影响性能指标的比较难题。根据火炮极限射击条件，利用虚拟样机仿真获得了典型故障参数的变化阈值，为火炮预防性维修和精确化保障奠定了基础。最后，展望了下一步工作重点和虚拟样机技术在武器装备仿真领域的应用前景。     

基于数字孪生的变压器故障诊断方法研究

针对已有的变压器故障诊断智能算法并不能快速高效的识别变压器故障,导致故障误检及不能被及时检测的问题,提出了一种利用改进麻雀优化算法优化XGBoost的双层故障诊断模型结合数字孪生技术的变压器故障诊断方法。采用先进传感器采集变压器的油气数据和温度数据,利用5G模块将实时数据传到数字孪生系统,设置设备告警阈值实时监控温度数据;使用改进麻雀优化算法优化XGBoost的双层故障诊断模型对油气数据进行实时故障识别处理,结合数字孪生技术对故障进行识别与预警。实验结果表明：该方法提高了故障识别与预警的效率和稳定性,且相较于现有的变压器故障诊断方法具有显著优势。     

可靠性仿真在模糊故障诊断中的应用

针对模糊故障诊断中传统模糊关系矩阵确定方法不能动态适应具体设备运行状态变化等缺点,提出了基于故障树的可靠性仿真方法,用于确定模糊关系矩阵。该方法首先利用元器件的失效分布数据和设备深层原理性知识建立故障树,进行可靠性仿真,然后根据仿真结果和具体设备的历史故障信息动态计算模糊关系矩阵。给出了该方法的具体应用步骤。实际诊断结果表明,该方法可以有效地提高模糊故障诊断的准确性与针对性。     

一种基于匹配滤波的空时分组码译码方法

空时分组码译码采用直接法构造判决统计量。两副发射天线、一副接收天线的空时分组码系统的判决统计量还有另外一种构造方法——匹配滤波法。将匹配滤波法进一步推广到多维空时分组码系统,给出了匹配滤波器的构造方法,并在SPW平台上对这种方法进行了仿真。分析和仿真结果表明:提出的增强匹配滤波法易于实现,适用于多维空时分组码系统,其误码性能与直接法相同。     

特大规模组合电路测试数据产生方法研究

针对特大规模组合电路和全扫描设计电路提出了一种高速测试生成方法。该方法采用有限回溯测试模式产生方法生成测试码,采用ｎ（机器字长）个测试码并行的单故障传播方法模拟验证测试覆盖。测试生成与故障模拟为ｎ对１紧耦合集成方式。该方法运行１０个Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ电路,取得了低测试长度、高故障覆盖、高效率的良好效果。     

模拟退火自适应模糊系统学习算法及其在故障诊断中的应用

把自适应模糊系统的学习过程分解为聚类和线性优化,用模拟退火作为聚类的工具,提出了一种基于模拟退火的自适应模糊系统学习算法,用该学习算法建立某非线性伺服机构的模型,并构造基于模型的故障诊断系统,实验取得了良好的结果。     

故障模糊预测系统开发环境的思想及其实现

针对故障诊断的现状和发展,本文探讨了故障模糊预测系统的开发环境,并研究了系统的知识表达方式和推理控制策略。