基于连续小波变换的柴油机气缸工作状态检测

为实现装甲车辆柴油机气缸工作状态不解体检测,在实车上模拟了失火故障,测取了不同状态下排气口附近的噪声信号;利用合适尺度下的连续小波变换(CWT),获得了具有明显幅值调制特征的周期性排气噪声低频成分;经过H ilbert变换幅值解调,提取最大幅值归一化包络信号的方差为特征参数,建立了一种柴油机气缸工作均匀性评价与失火故障检测的新方法。应用结果表明,该方法切实可行。     

飞行器伺服电磁阀故障检测研究

某型飞行器伺服电磁阀状态决定着控制系统的响应性能.针对传统电磁阀故障检测过程中,对于特征量严格不在健康状态且又不处于故障状态的电磁阀,主要依靠测试人员经验进行故障诊断的方式,效率低且主观性较大的问题,提出了基于模糊推理的故障检测方法.首先将采集数据依据模糊规则处理,然后通过模糊结算得到表征工况的电磁阀状态指数,实现电磁阀故障检测.通过实验数据验证,证明该方法能够提高该型飞行器故障检测的准确率.     

水中磁性运动目标信号的模型化检测

使用均匀磁化旋转椭球体模型对水中磁性运动目标进行实时建模,通过对所建模型进行统计检验,实现对目标信号的模型化检测,并同时估计目标运动参数和磁性状态。采用模型化信号检测技术,在信号与背景噪声工作频带严重重叠的条件下,对目标检测信噪比可低至0 dB以下。采用模型化信号检测方法,对运动目标信号的检测可靠,虚警概率低,同时具有目标识别能力。     

基于自调整多数据检测的传感器小偏置量故障检测器设计

针对传感器小偏置量故障的多数据检测实时性和准确度的矛盾现状,文中提出了一种解决此问题的故障检测方法.这种故障检测方法采用了Kalman滤波器进行滤波来获得残差,并采用序贯概率比检验来实现多残差检测故障,针对不同的情况能动态的调整检测故障检测所需要最小的残差数目,具有自适应的某些特点,用来解决多数据检测某传感器小偏置量故障的实时性和高准确率问题.     

基于驱动端电流检测的电磁阀故障诊断研究

提出基于驱动端电流检测的电磁阀故障诊断方法,研究了电磁阀驱动端电流特性及故障阀电流特征分析和识别方法。利用AMEsim软件搭建电磁阀的机、电、液模型,分析其驱动端电流与阀芯位移的关系;采集正常、弹簧断裂、阀芯轻微卡滞和阀芯完全卡死4种状态下的电流信号,分析不同状态的电流特征;针对驱动端电流为直流阶跃信号的特点,选取电流变化率为特征曲线,采用“能量-故障”的诊断方法,利用3层小波包分解对信号进行重构,并提取相应频带能量作为特征向量;利用前馈反向传播(BP)神经网络对提取的特征向量,对电磁换向阀模式识别和故障诊断。实验结果表明：基于“能量-故障”的诊断方法能较好地区分电磁阀的不同状态,并且经过训练的BP神经网络能够准确判别电磁阀的正常、弹簧断裂和阀芯卡死3种状态。     

基于支持向量数据描述的火炮自动机故障状态监测技术研究

针对火炮自动机故障状态监测问题,提出了一种基于支持向量数据描述的故障状态监测模型。利用搭建的自动机振动测试平台获取自动机振动信号,采用变模态分解方法将振动信号分解为多个本征模态分量,计算各个分量的样本熵值作为故障特征,并以正常状态下的自动机故障特征为训练样本进行SVDD模型的训练,训练过程中根据模型特点找到合适的模型参数,完成自动机状态监测模型的构建。在自动机测试平台上设置多种预制零件故障进行模型的验证,结果表明所建立的状态监测模型对异常状态的发生有很强的敏感性,具有较高的检测准确率;同时设计了关重件模拟性能退化试验,试验结果验证了所提出的模型具有良好的早期故障检测能力,可较为准确地反映自动机故障性能退化过程,可为火炮自动机故障状态监测提供一定的借鉴和指导。     

非均匀参数化方法在弹道优化中的应用

为获得最优滑翔方案弹道,基于制导炮弹质点弹道模型、飞行状态约束条件与最大射程目标函数,建立了增程弹道优化模型。针对传统的均匀参数化方法难以精确逼近最优弹道的问题,将控制时域非均匀离散化,各时间段长度作为优化参数。采用变尺度的非均匀参数化方法和序列二次规划方法相结合,对滑翔方案弹道进行优化。仿真结果显示:相比传统方法,该方法设计的方案弹道的射程更远、终端速度更大,具有更强的弹道性能优势。     

基于MHMM的导引头伺服机构机械故障智能诊断

针对导引头伺服机构结构局部损伤难以基于传统时频域信号分析方法进行有效诊断的问题,提出一种基于多链隐马尔可夫模型(MHMM)的多通道特征融合智能故障诊断方法。首先,充分利用多通道信号中蕴含的丰富机械故障特征信息,基于多通道采集的振动信号和经典时域特征提取方法,构建多通道时序特征库;然后,利用多链隐马尔可夫模型所特有的动态网络结构同步智能提取多通道信号中所隐藏的故障特征统计规律,基于不同故障状态下的多通道数据构建的时序特征库,构建故障状态模型库;最后,基于测试数据在模型库的输出似然概率,估计测试数据与各模型的匹配程度,确定测试对象所处故障状态,实现设备故障智能诊断。采用工程试验数据验证方法有效性,结果表明,所提出的方法可以有效实现对伺服机构机械故障的智能诊断。     

基于改进型阴性选择算法的车辆故障检测方法研究

根据现有的阴性选择算法提出适于车辆故障检测的改进型阴性选择算法。在改进型算法中，对数据串编码、自体集合的生成、检测器数目的确定进行了研究。对某军车上使用的防滑差速器正常工作和故障状态下的样本数据进行故障检测，结果表明了改进型阴性选择算法的有效性，并与神经网络检测方法所得到的结果进行比较，表明了改进型阴性选择算法具有较高的检测准确度。     

车载定位定向导航系统故障诊断分析

通过对机组运行过程数据序列的统计辨识，逐步积累识别故障能力，建立有效的故障诊断体系。运用时间序列分析法对正常和故障情况下导航系统中方位保持部件陀螺仪输出随机漂移信号进行分析，得到一种判断陀螺仪性能故障的方法。建立陀螺仪随机漂移数学模型AR（声）模型，并采用K-L（Kullback—Leibler）信息测度检测法构造相应的信息距离差别函数进行系统状态检测。利用该时序分析法能够有效地检测出系统故障。     

某型导弹发控系统检测仪设计

部队配发的导弹发控系统检测仪不能对某型导弹发控系统进行检测,严重影响了部队的维修保障能力,影响了装备的完好状态和性能发挥。为解决该问题,针对该型导弹控制系统的功能及技术状态变化规律,采用了电子信号的检测调理技术和数据信息的分析控制方法,研制了集导弹控制系统部件性能检测、故障诊断于一体的专用检测仪。在实际的维修使用中,该检测仪使用方便、判定故障位置快速准确,提高了某型导弹发控系统的维修效率,该系统已通过技术鉴定。     

自动变速操纵系统稳态工况下非平稳随机信号的故障诊断技术研究

提出了基于信号冗余关系的自动变速操纵系统（ASCS）稳态行驶工况非平稳随机信号多重故障检测和诊断策略。通过分析ASCS非平稳信号特性以及信号之间的冗余关系,提出故障检测和诊断策略设计原则：不可信原则、多故障兼容原则和概率原则,作为故障检测和诊断策略设计的指导思想。同时根据故障诊断结果的准确性和有效性特点将故障诊断结果划分为一级、二级、三级3种类型。通过分析ASCS稳态工况的先验知识,提出非平稳随机信号故障检测和诊断策略,实现发动机转速、变速箱输入轴转速、车速和车辆挡位信号之间单或多重故障诊断的功能。向实车数据中注入不同类型故障来检测故障诊断策略的完整性和正确性,试验结果证实了该方法的有效性和实用性。     

Modeling of Testability Requirement Based on Generalized Stochastic Petri Nets

Testability design is an effective way to realize the fault detection and isolation. Its important step is to determine testability figures of merits （TFOM）. Firstly, some influence factors for TFOMs are analyzed, such as the processes of system operation, maintenance and support, fault detection and isolation and so on. Secondly, a testability requirement analysis model is built based on generalized stochastic Petri net （GSPN）. Then, the system＇s reachable states are analyzed based on the model, a Markov chain isomorphic with Petri net is constructed, a state transition matrix is created and the system＇ s steady state probability is obtained. The relationship between the steady state availability and testability parameters can be revealed and reasoned. Finally, an example shows that the proposed method can determine TFOM, such as fault detection rate and fault isolation rate, effectively and reasonably.     

基于状态χ2检测的神经网络故障检测算法研究

故障检测对于保证组合导航系统的高可靠性是十分重要的.文中提出了一种基于状态χ2检测法的神经网络故障检测法,根据状态χ2检验法的实时结果检测故障,然后用一个BP神经网络模型确定故障所在位置,进行故障隔离.通过仿真,验证了这种方法的有效性.     

基于速率检测的GNSS/INS快速完好性监测方法

卫星导航系统存在许多类型的故障模型,其中最难检测的是慢变斜坡故障(SGE)。针对卫星导航/捷联惯导(GNSS/SINS)组合导航系统中存在的慢变斜坡故障,本文给出了一种新的算法——速率检测算法。该算法是基于对传统检测量增长速率的检测,通过在自主完好性外推法(AIME)的基础上增加一个卡尔曼滤波器,检测滤波器观测量速率变化来实现故障检测。仿真实验表明,本文的速率检测算法比AIME算法具有更好的检测效果,幅值越小的斜坡故障节省的时间越多。     

变体飞行器故障检测与容错控制一体化设计

针对一类后掠翼可变的变体飞行器,考虑同时存在状态时滞和随机丢包的网络环境,基于切换系统理论,研究了变体飞行器闭环故障检测滤波器的设计问题。将变体飞行器建模成以高度、马赫数和后掠角为参变量的切换系统。为了保证系统能够有效检测出系统故障并且跟踪指令信号,基于一体化方法,设计基于模态依赖观测器的故障检测滤波器和基于残差估计的输出容错控制器。通过多Lyapunov-Krasovskii函数方法和平均驻留时间方法分析系统在异步切换情况下的稳定性。以线性矩阵不等式的形式给出满足给定性能指标滤波器和控制器存在的充分条件。通过仿真验证了所提方法能够有效检测出故障,输出信号能够准确跟踪指令信号,且在不确定情况下具有较好的鲁棒性。     

基于径向基函数和自组织映射的导弹控制系统健康状态评估

传统导弹武器装备健康状态评估方法严重依赖设计人员与产品专家的经验与水平,效率低、准确度差.针对导弹的控制系统,提出基于径向基函数(RBF)网络观测器和自组织(SOM)网络的健康状态评估方法.利用基于RBF网络的自适应故障观测器计算输出信号的残差以及不同工作状态下的自适应判别阈值,通过比较残差和阈值实现故障检测;利用基于...