控制领域的故障系统状态估计研究综述

随着系统变得越发复杂和庞大,故障的出现会直接或间接影响系统的性能,因此,针对故障系统的研究越来越引起学者们的关注。针对故障系统的故障特点,将故障系统分为执行器故障系统和传感器故障系统,并进一步分别概括出现有执行器故障系统和传感器故障系统的状态估计方法。针对每种系统的基本特点,分别介绍了相应的状态估计研究进展,适用条件和应用范围。最后综述了故障系统状态估计方法目前诚待解决的问题。     

航空发动机试车半物理仿真中的故障模拟技术研究

为提高航空发动机研发过程中试车人员的故障处理能力,设计可视化的试车半物理仿真系统,对空气起动系统、燃油系统、发动机系统进行故障模拟。建立故障数学模型、现象数学模型和故障排除方法相结合的故障处理模型,实现故障的设置、现象和处理过程仿真,根据系统响应时间和精度对故障排除操作进行关键性能指标评价。仿真结果表明,该系统可实现航空发动机试车故障过程的可视化,能够直观反映故障现象和处理过程。     

基于灰色系统理论的航天器故障状态预测方法

灰色系统理论已成功应用于若干领域,灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分,研究了基于灰色系统理论的航天器故障状态预测方法;首先分析了航天器故障症状变量、症状变量测量值及其变化过程的灰色表示方法,之后,研究了航天器故障状态灰色预测方法,给出并分析了利用灰色系统理论预测航天器故障状态的部分预测结果;研究表明,基于灰色系统理论的航天器故障状态预测方法是可行的。     

计算系统自诊断模型与建模方法的研究

自诊断(Self-Diagnostic)技术旨在使计算系统具备在无需人为干涉的情况下监控自身状态、识别并定位故障的能力,是提高计算系统可靠性和可维护性的重要方法;基于有限状态机模型和故障模型,提出了一种新的系统自诊断模型及其建模方法,利用系统关键点检测单元和故障特征向量的方法分别描述系统状态和故障类型,分析不同故障类型间的关联属性并建立相应的故障模型,使得系统能够准确识别自身正/异常状态,对可能出现的故障进行准确识别和定位,在复杂故障环境下同样具备良好的诊断能力;对于提高系统可靠性、建立具备较高自诊断能力的计算系统具有重要意义。     

基于定性趋势分析的空调系统传感器故障检测

提出了基于定性趋势分析的空调系统传感器故障检测方法。该方法将空调系统中信号相似的传感器分成一组,利用组中信号间的趋势相似性进行故障检测。采集了空调系统的传感器数据,对传感器偏置故障和漂移故障进行仿真实验,结果表明,该方法能检测传感器的偏置故障和漂移故障。     

天馈系统性能参数的细微特征分析

本文给出了一种简便的天馈系统性能参数的细微特征分析方法。应用该方法,可以对天馈系统的反射系数、驻波比、故障距离和回波损耗等参数进行细微分析,在天馈系统出现重大故障前发现细小的、难于确认的问题,打破了传统的在发生故障之后修理的维护方法。     

实时嵌入式容错系统的关键技术研究

简要回顾了容错技术的发展过程并分析了不同故障模型下系统的客错方式.对于瞬时故障、间歇性故障的容错可采用软件冗余方法,在实时嵌入式系统中采用软件容错时必须考虑任务的可调度性;而永久性故障则采用硬件冗余方法来解决.在此基础上,描述了一种实时双机嵌入式容错系统的模型,研究了构建容错系统需要解决的双机同步、故障检测及仲裁切换等关键问题和相应的解决方法.     

基于多学科协同的某锁机构系统故障仿真

为解决机电液耦合的复杂运动机构系统的故障仿真问题,提出一种基于多学科软件协同的故障仿真分析方法.通过软件接口建立机构系统基于多学科协同的仿真模型.将相关故障模式影响因素注入机构系统仿真模型,仿真分析其对系统参数的影响.某锁机构系统的上锁故障仿真分析表明,该方法对工程实际复杂运动机构系统有效可行.该故障仿真方法有助于提高机械产品可靠性,也可为复杂机械系统的故障机理分析、故障诊断和维修等提供数据支持。     

天馈系统性能参数的细微特征分析

本文给出了一种简便的天馈系统性能参数的细微特征分析方法.应用该方法,可以对天馈系统的反射系数、驻波比、故障距离和回波损耗等参数进行细微分析,在天馈系统出现重大故障前发现细小的、难于确认的问题,打破了传统的在发生故障之后修理的维护方法.     

IMA架构航电系统多级故障管理的设计与实现

飞行器故障管理技术是避免其部件/系统部分或全部失效的技术和方法,是保护飞行器安全性、维护性的重要技术之一。面对综合化模块化航空电子(IMA)系统架构显现出的故障密集、多类、相互影响和蔓延等特点,讨论了一种多级故障管理机制,通过故障检测、健康监控、故障滤波和故障处理等方法,针对IMA航电系统的面向域的层次化划分方式,实现了航电系统模块级、集成区域级和飞机级的多级故障管理机制,使得航电系统故障能够自动收集、过滤、分级派发、接管等,制止了故障蔓延,提高了飞机的安全性。试验验证表明满足设计需求,并已在某型飞机上得到应用。     

分布式系统中的故障处理

对一种实时分布式系统中的故障处理机制进行了研究,详细描述了该系统中故障管理的概念,故障定义、故障分类与级别,故障检测、故障滤波、故障确认、故障相关分析、故障定位、故障隔离,健康监控、故障管理的功能与实现。任何系统可按其需求选择其中介绍的一种或多种技术组合。     

分布式环形网络故障检测及恢复技术性能分析

在分析DRP分布式环形网络冗余协议故障诊断和恢复机理的基础上,建立DRP故障恢复时间模型,将故障恢复的时间分为故障定位等待时间、故障报警时间和故障处理时间,分别针对交换设备管理模块故障扣通信链路故障,以及DRP方法对不同故障的探测方式,分析影响不同故障恢复时间的各种因素,并根据算法得出制约故障恢复时间提高的主要因素,并通过实验验证各种不同故障在EPA现场网络中故障恢复时间.     

运行时软件故障注入器的设计与实现

针对实际故障诊断中难以有效获得故障现场信息的问题,提出通过在软件运行时注入故障的方式获取故障现场信息,设计并实现一种运行时软件故障注入器,给出其中的故障脚本描述语言、故障库和故障注入器算法。实验结果表明,该注入器能有效实现故障注入,获取故障现场信息。     

基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障;IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。     

轨道交通供电系统电缆故障在线定位技术研究

传统的电力系统中,电缆故障定位技术主要是通过离线定位实现,导致电缆故障定位误报率较高,基于此,设计出新型电缆故障在线定位技术;利用傅里叶变换公式,采集供电系统电压脉冲,并对异常脉冲进行记录;通过异常脉冲分析结果与供电系统导体数据变化,完成电缆故障类别判定;根据电缆故障类别判定结果,采用行波计算法对故障点到电缆端点的距离展开计算,完成电缆故障定位;实验表明,该故障定位技术误报率较低,使用效果好。     

配电网故障快速定位系统研究

提出了一种配电网故障快速定位系统的设计方案。该系统采用柱上故障监测终端识别故障,采用控制主站定位故障区段,两者通过GPRS通信管理机交换数据;采用过流速断法识别短路故障,采用全电流法识别接地故障;针对故障信息缺失及畸变情况,采用三态标识法对传统故障区段定位算法进行改进。仿真结果表明,在故障信息缺失和畸变的情况下,改进的故障区段定位算法可准确定位故障,容错性高。     

嵌入式随动系统实时故障诊断专家系统研究

嵌入式的故障诊断技术要求高相关性和小的占用空间,传统的故障诊断系统并不能满足上述要求;针对某型高炮随动系统的实时故障诊断需求,提出了一种以cortex-m3体系的stm32微控制器为主的在线数据采集和分析系统,及以此为基础设计的嵌入式实时故障诊断专家系统的解决方案;根据所选微控制器的存贮能力,采用产生式规则和模糊表达结合的模糊产生式规则来表示嵌入式故障诊断知识,设计了一种适合于微控制器快速运算的模糊推理机制;最后对所提出的方案原型系统进行了实际检验,证明了其可行性。     

基于DEDS故障诊断方法在GBM控制系统中的应用

GBM系统作业时由于具有DEDS特性,其故障诊断非常适合采用DEDS故障诊断理论来处理。对DEDS故障诊断基本理论和GBM的故障诊断过程进行了简要的介绍,以GBM灌注系统的故障诊断为例,基于DEDS故障诊断理论对GBM的故障诊断过程进行了详细地分析和说明,实验结果表明:基于DEDS故障诊断理论的诊断结果效果明显,证明了DEDS故障诊断理论在GBM故障诊断中的有效性。     

Comprehensive subspace decomposition and isolation of principal reconstruction directions for online fault diagnosis

Reconstruction based fault diagnosis isolates the fault cause by finding fault subspace to bring the faulty data back to normal. However, the conventional reconstruction model was often defined using principal component analysis (PCA) to extract the general distribution information of fault data and may not well discriminate fault from normal status. It thus may fail to recover the fault-free data efficiently. To overcome the above problem, a relative principal component of fault reconstruction (RPCFR) modeling algorithm is proposed in the present work for fault subspace extraction and online fault diagnosis. Instead of directly modeling fault data to extract the reconstruction directions, the algorithm gives the original fault space a comprehensive decomposition according to its relationship with the normal process information. Those fault directions that can more efficiently characterize the effects of fault deviations relative to normal data are separated from the others and used for fault reconstruction. Its performance on online fault diagnosis is illustrated by the data from the Tennessee Eastman process.     

一种断层多边形自动平滑方法

提出了一种断层多边形平滑方法。该方法针对利用边界追踪算法提取断层多边形,利用断层多边形折线之间的角度,边长等因素,在保持断层多边形形态的前提下对断层多边形进行平滑,改善了断层多边形的视觉效果和美观,为地震资料解释提供了一种很好的方法。经过大庆油田多地区地震图像的验证,此断层多边形提取与平滑方法可以有效提取出断层多边形并去除断层多边形的毛刺,对断层多边形平滑效果显著。