多信号模型航天器配电系统最优测试技术

为了以最低的成本诊断隔离出发生故障的元件,采用多信号模型描述航天器配电系统的元件与测试间的故障因果关系,给出了基于多信号模型最优测试成本表达式,介绍了采用启发式AO″算法求解该问题的算法,考虑了某些测试有优先权要求的最优测试方案,分析了最优测试方案的故障检测率与故障隔离率,计算结果表明该方法建模简单、计算速度快,设计的测试方案成本低、故障检测率与隔离率高,适合于航天器配电系统这种复杂系统的可测性分析及最优测试方案的制订．     

复杂电子装备故障诊断建模方法研究

针对复杂电子系统功能层次较明显的特点，结合多信号模型和相关矩阵的策略，提出了一种用于复杂电子装备的相关建模方法，该方法可高效灵活地构建复杂电子装备的故障诊断模型，能有效实现故障诊断率和故障隔离率，并在某微机系统测试中得到验证。该方法建模简单，诊断速度快，能适应复杂电子系统的故障诊断。     

机械系统的故障演化测试性建模及预计

采用部件级及系统级的分层建模思想,提出基于故障演化的测试性建模方法.在部件级,分析系统的故障演化机理,建立描述系统故障与征兆参数的定性相关性矩阵;在系统级,使用键合图的分析方法,建立系统中部件故障与子系统以及系统参数间的能量传递关系,进而获得征兆参数与测试间的动力学关系.在考虑故障可检测率、故障可隔离率的基础上,以故障可预测率以及故障可跟踪率分别描述系统对故障的检测、隔离、预测和跟踪的测试性水平.案例分析结果表明:故障与征兆参数的定性关系以及征兆参数与测试的动力学关系能准确刻画机械系统中故障演化与测试的关系,在此基础上提出的测试性预计方法能够有效评估机械系统对故障的检测、隔离、跟踪和预测能力,有助于提高机械系统对故障演化的跟踪和对失效的预测水平.     

关于状态差计数法输入概率的优化

建立在逻辑电路内容自测试的基础上,提出了一种新的优化伪随机序列输入概率的方法,首先找到了最难测故障在电路中的分布,建立了对应于最难测故障的电路模型,然后根据状态差计数法对这些电路模型的输出信号进行压缩,通过分析压缩后的数据,得出最难测的故障检测率,最后利用电路的原始输入概率与故障检测之间的关系,提出了一种优化输入概率的算法,求出了测试数字电路最佳的原始输入概率。     

油料装备故障检测数据融合研究

为解决油料装备检测数据庞大、故障不易诊断的问题,对油料装备故障检测数据融合进行研究。提出基于神经网络的状态检测数据融合模型,采用三步训练法进行传感器验证。使用数据压缩技术,将整个数据集投射到低维空间,将模式识别和多元统计技术作为故障隔离的单个分类器,利用后验概率进行特定类Bayesian融合,执行融合中心与单个分类器的联合优化。提出基于阶乘隐Markov模型的动态多故障诊断方法,通过寻找最大后验配置实现多分类器动态融合。应用结果表明该方法可提高对油料装备故障的诊断率。     

基于D矩阵的装备测试性分析系统

针对目前装备测试性分析成本高、人机交互界面友好度不够、对测试人员编程能力要求较高等问题,通过总结测试性分析方法,在LabVIEW中调用MATLABB进行混合编程,开发基于D矩阵的测试性分析系统。系统可快速、准确地对D矩阵进行基于单故障和多故障情况下的测试性分析,提高了分析效率,获取的故障检测率、故障隔离率、隐含故障等测试性指标通过调用显示控件进行显示,具有良好的界面友好度。通过实例分析某型导弹系统级D矩阵,证明本系统可高效、准确地进行测试性分析。     

改进Tent混沌序列的数字电路BIST技术

针对目前数字电路规模变大,测试困难的特点,提出了一种基于改进Tent混沌序列的数字电路BIST技术.采用改进混沌Tent映射模型构建硬件电路并产生具有白噪声特性的"0-1"随机序列作为数字电路的自动测试生成图形,利用CRC特征电路分析输出响应,并得到混沌序列的测试响应特征码,通过特征码的不同来检测故障.研究表明,本文方法易于BIST技术实现,相比于普通M序列性能优越,能够得到更高的故障检测率和故障隔离率,适合于FPGA等大规模可编程逻辑电路的自动测试.     

电能计量互感器二次回路状态识别系统

针对目前互感器二次回路窃电方法逐步趋于高科技化和隐蔽化的问题,分析了互感器二次回路在不同故障、窃电情况下的等效模型,提出了一种基于阻抗特性的互感器二次回路状态识别方法.采用谐振检测电路技术,研制了二次回路终端检测装置和互感器二次回路状态巡检仪,通过现场测试验证了该方法的可行性.结果表明,基于该方法研制的装置能够实现互感器二次回路的状态监测.     

飞轮系统的符号动力学故障检测方法

为检测飞轮系统的微弱故障,提出一种基于符号动力学的故障检测方法.首先,利用符号动力学算法将飞轮的电流数据进行字符映射,实现信号降噪、数据压缩.其次,利用D阶马尔科夫过程定义电流字符序列的变异过程,且根据字符序列的熵值变化率确立算法的字符个数,并计算字符的概率状态转移矩阵.最后,根据概率状态转移矩阵求解字符概率特征向量,并利用特征向量之间的距离阈值检测飞轮的故障.仿真结果表明:该方法能够根据字符概率特征向量之间的距离区分不同严重程度的飞轮系统故障,实现微弱故障的检测;与扩展卡尔曼滤波算法相比,该方法不需复杂的动力学建模,且仅利用单变量即可实现飞轮的故障检测.此外,利用过程数据,该方法可以快速学习卫星其他部件的行为,并检测故障。     

基于自适应预选的快速帧间模式选择算法

针对率失真性能和算法复杂度约束,提出基于偏移量自适应模式预选的高效帧间模式选择算法.计算所有可能模式率失真优化关闭判据下的编码代价,对代价进行自适应偏移量调整.基于调整后的代价进行模式预选,选择几种性能可能较优的候选模式,对这些模式进行率失真优化模式选择.由于该算法采用统计分析建模方法,自适应地确定偏移量参数,显著提高了模式预选准确率,较好地平衡了复杂度和算法性能.针对典型视频测试序列进行算法验证.实验表明,与完全率失真优化模式选择算法相比,该算法的复杂度大大降低,视频质量仅存在轻微退化.     

非线性系统传感器偏差的自适应故障检测与分离方法

针对一类具有模型不确定性且状态部分可测的非线性系统,提出了一种基于鲁棒自适应技术的传感器偏差故障检测与分离方法。所提出的故障检测与分离方法是由一个故障检测估计器和一组故障分离估计器完成的,其中每一个故障分离估计器对应一种类型的传感器偏差故障。对于某一故障分离估计器如果它的的输出估计误差中至少一项的绝对值超过相应的自适应阈值,则这个故障发生的可能性被排除,即可分离故障。在系统存在模型不确定性和状态部分可测的情况下,应用自适应技术来估计未知的传感器偏差故障并分析了故障分离器的稳定性。仿真算例证明了所提出的鲁棒自适应故障检测与分离方法的有效性。     

模糊集理论在组合导航系统数据融合中的应用

组合导航系统中二元假设检验故障检测算法无法兼顾漏检率和虚警率,论文采用模糊逻辑对故障残差χ2检测量进行模糊化,对各子滤波器的工作状态作模糊评价,并在此基础上通过T-S模糊逻辑系统以及传统容错导航系统设计知识来确定全局融合中各局部估计值的加权矩阵。仿真结果表明,采用模糊逻辑后最终组合精度要比传统二元假设检验方法高,且算法简单工程上容易实现,具有很强的应用价值。     

基于最小二乘及分类向量机的空气调节器故障检测

为了对空气调节器的故障进行检测和诊断,提高建筑物管理系统的能源利用率,提出一种基于递归最小二乘的故障检测和诊断方法.方法包含特征选择、递归最小二乘和支持向量机分类三个部分,在特征选择中,将空气调节器的故障分为11个类型,并基于Relief F算法选取三个最显著的特征变量.在递归最小二乘中,通过最小化真实值与预测值之差的平方和对模型的参数进行估计,并基于二叉决策树思想采用支持向量机对11个故障状态和1个正常状态进行分类.结果表明,所提方法可以更好地对空气调节器中的故障进行检测,并对故障类型进行分类.     

Designing similarity measurement with distance measure and application on laterally directional mode flight test

Similarity measure construction has been proposed as fault detection of flight test method in order to obtain the primary control surface stuck and the combination stuck of primary control. Similarity measures were obtained through analyzing the certainty and uncertainty of fuzzy membership functions, which were designed based on well-known Hamming distance. It was applied to the fault detection of primary control surface stuck of uninhabited aerial vehicle (UAV). At post-failure control surface, if the UAV is controllable and trimmable using other control surfaces, the UAV is able to fly or return to the safety region through reconfiguration of flight control system. To detect the fault, similarity measure computations were carried out. This result could be applicable with the real-time parameter estimation method. By monitoring the value of coefficients due to the control surface deviation, it becomes aware that the control surface fault occurs or not. The control surface stuck position and value were separated by comparing the trim value with the reference value. This is the advantage of increasing in reliability without adding sensors or with additional low cost.     

故障诊断效率与评估

本文讨论电子设备故障检测序列组合对故障诊断效率的影响．按检测开销和故障发生概率，适当安排检测顺序，组成二叉和多叉故障分离树，可以提高检查效率，缩短检查次数，压缩检查时间，计算显示，良好检测顺序可节省开销1／3．文章还分析了每次故障诊断结果是确诊或误诊的随机现象评判诊断系统的诊断准确率是抽样检验问题．引入假设检验方法，设置显著水平和提出假设，对设备故障诊断系统的准确率进行评判减少了误判概率．文章对建造和评估设备故障诊断系统有参考价值．     

组合导航系统故障检测方法研究

针对传统的多导航源组合导航系统难以有效解决系统故障检测的问题,通过对卡尔曼滤波器中的残差进行分析,提出了一种新的故障检测方案,该方案有效利用了残差x2检测优点,可实时检测出系统故障。仿真结果表明,该方案故障检测率高,计算量小,整体算法实现简便。本方案已应用于实际工程中。     

基于支持向量机的MSPC方法及其应用

针对传统多变量统计过程控制（MSPC）方法在故障检测、故障原因分析和故障识别中的难点，提出了多元特征提取方法与基于支持向量机（SVM）的一类分类器设计、特征选择以及多类分类器设计方法相结合的一种完整的MSPC新方法.该方法在故障检测中可去除特征满足特定分布的假设前提，并可确定多个统计量的控制限；在故障原因分析中综合考虑故障对于各个变量大小的影响以及变量变化对于故障分类的重要性，提高了关键变量选择的准确性；并且故障识别是基于SVM对故障特征分类的优良特性，避免了传统判别法中经验准则的引入.上述方法在标准仿真平台Tennessee Eastman过程上结合主元分析（PCA）进行了应用，结果显示了其优越性.     

基于免疫离散粒子群算法的调度属性选择

为了解决制造系统状态描述的问题,需要从众多的属性中择优选择合适的属性集合,以便降低属性的冗余度,减少计算量.提出了用免疫离散粒子群算法进行属性选择的方法,给出了属性选择的粒子表达、适应度函数的定义以及免疫机制.通过仿真实验给出了描述制造系统状态的入选属性集合,并进行了对比实验,将待选属性集合、入选属性集合和落选属性集合作为支持向量机的输入,来比较3种情况下分类的准确性和验证属性选择的有效性.实验结果表明,经过选择后的属性集合分类准确性大大高于另外两种情况,从而实现对制造系统状态的有效识别,为在不同的状态下采取合适的调度规则 建立了基础.