可重复使用运载器气动舵面损伤的故障检测与诊断

可重复使用运载器再入飞行过程中,气动舵面的损伤故障会影响其飞行控制系统的性能,威胁运载器的安全。文章结合运载器气动布局的特点,利用运载器发生舵面损伤故障时气动系数变化的规律:正常气动系数向量与故障气动系数向量之差与正常气动系数向量成比例,而比例系数就是舵面损伤失效率。依据舵面失效率对该舵面的角加速度进行估算,并与实际的角加速度比较形成残差,实现对舵面损伤的故障检测与诊断。仿真结果表明,该方法是一种有效检测与诊断的方法,能满足工程应用要求。     

适用于飞机舵面损伤情况下的一种在线辨识算法研究

空中飞行时若舵面出现损伤情况，将会严重影响飞机机动性能，控制律若能在线适应故障，实现对故障状态重新建模，就可极大提高飞机的生存性和可靠性。限制最小二乘算法能够在线辨识出飞机舵面的故障参数变化，可以克服由于噪声和弱信号输入带来辨识不准确的问题。文中用某机型飞行数据对该算法作了仿真验证，说明该算法的有界性、稳定性和收敛性等性能特点是适用于飞机舵面损伤情况下的在线辨识。     

飞翼布局矢量推力无人机容错控制研究

飞翼布局无人机利用多组气动舵面产生所需要的控制力和力矩,属于典型的过驱动系统;多组操纵舵面赋予其较高冗余配置的同时也使舵面故障率成倍增加。对横航向静不稳定的飞翼无人机而言,操纵面故障带来的力矩失衡会严重影响飞行安全,故以升降、方向舵损伤故障为例,提出一种气动为主,矢量推力为辅的控制分配方法;利用二元矢量偏转机构产生矢量推力,补偿损伤执行机构舵效,释放舵面控制裕度,恢复飞机操纵性;在气动舵面损伤的故障下,实现无人机的稳定控制。     

基于在线学习神经网络的状态依赖型故障预测

提出外部激励故障和内部激励故障的概念,研究非线性系统状态依赖型故障的预测问题.将非线性系统的故障模型描述成外部激励与内部激励相耦合的一般非线性函数形式,函数的结构未知.通过反向传播(BP)神经网络在线学习故障函数模型实时逼近故障模型,提出基于在线神经网络的状态依赖型故障的预测算法.该算法能够实时地检测故障,对系统状态和故障进行迭代估计和预测.利用系统状态的预测值实时预测了系统的失效时间.故障模型的一般化拓展充分体现了系统状态对故障的影响,增强了算法的实用性.仿真结果验证了该方法的有效性.     

未知故障下的飞机自适应控制

飞机动力学模型因受损或者其他未知故障时,预先设计的飞机控制律可能会无法满足飞机的稳定飞行,从而需要设计自适应控制律以保证飞行安全.本文以非线性的NASA-GTM通用飞机模型为对象,运用基于回顾成本的自适应控制方法(RCAC)进行飞机未知故障情况下的平稳飞行控制,包括机体结冰与控制舵面卡死两种故障情况.根据飞机局部线性化模型得到系统马尔科夫参数来设计基于输出反馈的RCAC控制器.通过最优化回顾代价函数来更新RCAC控制器增益,从而调节飞机引擎与控制舵面的输出来补偿由未知故障带来的影响.仿真结果表明在未知故障情况下,RCAC能够很好地通过自适应调整控制器的增益来保证飞机的平稳飞行和控制指令跟踪.     

一种基于转矩可达集的操纵面组合分配设计方法

现有基于数学规划的操纵面组合分配方法往往忽略操纵面之间物理区别、同时调用所有控制面参与各阶段分配求解,这种做法极不利于算法的工程应用和系统的可靠性。提出了一种基于转矩可达集设计的操纵面组合分配方法,该方法首先计算出各个基控制组的转矩可达集,在此基础上综合分析各个基控制组转矩可达集的构造特点,结合操纵面的气动特性、雷达反射特性、最少推力矢量模式等工程要求,确立一组主控舵面,以使现有常规布局飞机的控制律设计方法和经验得以沿用。而当主控舵面不能满足机动飞行对于可用力矩的需求时,启用辅助操纵面及推力矢量操纵面,辅助操纵面的管理按照舵面偏转对于雷达反射的优先级进行。仿真验证表明:文中提出的方法避免了数学规划法各模态切换带来的复杂问题,按照三轴可用力矩调度管理辅助操纵面、推力矢量操纵面的方法有效可行,能够实现合理的操纵面分配设计。     

用参数自整定模型在线检测空气处理机组故障

大型现代建筑大都安装了能源管理与控制系统（EMCS）,EMCS系统储存的大量监控数据为空调系统的在线故障检测与诊断提供了方便。提出了一种利用参数自整定空调部件模型在线检测变风量空气处理机组故障的方法。利用遗传算法优化模型参数使模型预测数据与实测值数据的残差最小,因此空调部件模型有较高的预测精度。若模型预测数据与实测数据的残差超出了预先设定的阈值,就意味着变风量空气处理机组可能存在故障。针对在实际应用时确定故障检测阈值的困难,给出了用统计方法确定阈值的方法。故障检测方法在真实建筑中进行了应用和验证,结果表明该故障检测方法可以结合EMCS系统准确有效的检测变风量空气处理机组故障。     

基于滑模观测器的无人推力矢量飞机反步容错控制

针对无人推力矢量飞机,设计了基于滑模观测器的反步容错控制。首先提出执行器故障模型,并将本体方程分为快、慢回路,建立包含不确定性、舵面故障和执行器故障的无人推力矢量飞机故障模型,然后设计包含高阶滑模观测器及不连续投影自适应律的级联观测器实现补偿不确定性和舵面故障的状态估计,并通过滑模观测器实现故障辨识和故障参数估计,最后结合状态估计及故障参数实现包容不确定性,舵面故障和执行器故障的全局反步容错控制。大迎角机动仿真表明所提方法能够有效实现无人推力矢量飞机的全局容错控制。     

变压器绕组内部短路故障的数值仿真方法

提出一种用于变压器绕组内部短路故障检测的数值仿真方法。该方法基于精细模拟绕组结构的有限元分析，针对绕组对地短路和匝间短路故障建立了数值仿真计算模型；采用能量扰动法计算变压器等效电感参数，并进一步使用这些参数建立变压器状态方程，以研究故障状态下变压器端部电气量、磁场分布和故障位置之间的关系。仿真结果表明，模型合理有效。     

基于时间序列建模的组合导航系统故障诊断

为提高SINS/GNSS组合导航系统的可靠性,在分析了残差X~2检验法、状态X~2检验法工作原理及优缺点的基础上,本文提出了基于时间序列模型的残差X~2检验方法。该方法通过建立无故障条件下残差的时间序列AR模型,采用实时数据进行系统残差估计。当组合导航系统故障时,通过残差AR模型得到的实时残差值受故障量测的影响很小,因而该方法可以有效地解决传统残差X~2检验法检测结果"跟踪"故障、对软故障检测不敏感的问题。仿真实验分析表明,该方法能够对组合导航系统软故障进行实时有效的检测,提高组合导航系统的整体性能。     

变体飞行器传感器故障在线主动容错控制

为保证变体飞行器在传感器故障情况下的稳定飞行性能和良好跟踪效果,提高故障诊断准确度和容错控制能力,针对变体飞行器传感器故障诊断与容错控制问题,提出一种基于考虑属性可靠度的置信规则库(BRB-r)专家系统在线主动容错控制方法。首先,给出变体飞行器的气动参数模型和纵向非线性动力学模型,综合考虑外界扰动和传感器故障,利用最小二乘拟合方法和雅克比线性化方法,建立变体飞行器的切换线性变参数(LPV)故障模型;然后,基于BRB-r专家系统构建变体飞行器传感器故障诊断与容错控制模型,通过统计方法对传感器监测指标进行可靠性分析,并引入证据推理(ER)解析算法,提高故障诊断精度和容错控制效果;最后,利用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略(P-CMA-ES)算法优化故障诊断与容错控制模型,降低系统的复杂度,提高了故障诊断效率。仿真结果表明,变体飞行器传感器故障诊断精度能够达到98.75%,当传感器故障程度小于50%时,所提方法能够有效克服传感器故障和外界扰动,保证变体飞行器的稳定飞行,具有较强的容错控制能力和鲁棒性能。     

容错飞控系统故障隔离与自适应重构设计

容错飞控系统的关键技术就是进行实时故障隔离与重构控制. 结合最优控制和多模型自适应控制的优点, 提出一种基于多模型自适应最优二次型的容错飞控系统设计算法, 该算法建立在多个辨识模型和模型跟随最优二次型控制器的基础上. 首先根据作动器故障参数模型, 设计一系列并行的基于线性二次型估计的辨识模型, 每个模型对应一种故障;然后对应于每个辨识模型建立一个模型跟随最优二次型调节器;最后根据多模型切换控制原理对飞控系统进行实时故障隔离与重构. 应用某型飞机横侧向飞行控制系统进行了仿真, 结果表明: 在舵面严重受损的情况下, 飞机仍能保持良好的性能.     

基于模糊观测器的容错控制及应用

基于 Ｔ Ｓ模糊模型,针对状态可直接测量的模糊系统,通过把其描述为一族局部状态空间模型,提出了一种新的观测器离散设计方法。该方法对每一个局部状态空间模型,分别对失效的传感器进行观测器设计,从而重构出失了效的传感器不能测量到的状态而实现容错控制。本文方法易于设计,便于实时实现,克服了常规设计方法的复杂性,最后把该方法应用到某飞机横侧向飞行容错控制,证明了其有效性。     

一种基于BP神经网络的传感器故障诊断方案

针对传感器故障,提出了一种BP网络和修正的Bayes分类算法(MB)的集成故障诊断方法.用BP神经网络建立传感器故障模型,对系统的状态和故障参数进行在线估计,再用修正的Bayes算法进行传感器故障的在线检测、分离和估计.对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明,该集成故障诊断方法能够对传感器故障进行快速准确的分离和估计,并对传感器故障具有容错性.     

Maneuvering target track-before-detect method using dynamic programming

The maneuverability coverage of the traditional dynamic programming track-before-detect (DP-TBD) algorithm is limited to the range of the default valid state transitions. To overcome the above limitation, a novel DP-TBD algorithm suitable for maneuvering targets is proposed. By means of state transitions optimizing, the efficiency of the status searching for the maneuvering target is improved, and the searching range is extended. Through transfer speed weighting, the energy accumulation can be carried out according to the target motion tendency. Without altering the input parameters, the proposed method can detect targets with both strong and weak maneuverability. The performance of the proposed algorithm and that of the traditional method are compared through simulation experiments. The applicability of the algorithm is verified by real measured data.     

输电线路精确双端故障测距算法研究

为了消除线路参数不确定性对测距精度的影响,提出了基于参数估计的自适应双端测距算法;利用输电线路的分布参数模型、故障前后的正序分量和负序分量写出测距的冗余方程,将线路的正序参数连同故障距离和非同步误差都作为未知量求解,从而实现自适应参数变化的双端测距算法,从原理上克服了现场和实际因素造成的线路参数不准确或变化对测距结果的影响.仿真实验和实际运行结果表明,该算法达到了很高的测距精度.     

基于小波分析的飞机导线故障定位方法研究

介绍了一种基于小波分析的飞机导线故障定位方法,该方法利用Mallat小波的多分辨率分解与重构算法对导线故障定位中的信号进行分析和处理,从而有效地减少外部电磁干扰对故障定位精确度的影响.通过对实际测量数据的分析,验证了该方法的有效性.     

一种U—D分解自适应推广卡尔曼滤波及应用

为了改善自适应卡尔曼滤波的数值稳定性和计算效率,防止滤波发散,本文在自适应推广卡尔曼滤波的基础上,利用U-D分解滤波,提出一种U-D分解自适应推广卡尔曼滤波新算法,并把该算法应用于飞行状态估计问題,仿真及实际飞行数据计算结果证明了本文方法的有效性.     

面向机动的临近空间飞行器自适应协调控制

为提高临近空间飞行器的机动性能,提出一种结合推力矢量的新型自适应滑模控制方法,并搭建闭环最优控制分配系统,实现气动舵面与矢量喷管最优分配,保证飞行器稳定机动飞行。首先为应对机动飞行环境中复杂不确定,设计新型自适应滑模控制器,放宽了现有自适应滑模控制不确定有界性限制,获得确保姿态角稳定跟踪的期望控制力矩。引入推力矢量技术的临近空间飞行器存在多种控制输入,控制分配是机动飞行控制的关键。其次为确保机动飞行稳定安全,从稳定性角度提升分配性能,设计闭环最优控制分配策略,将期望控制力矩精确稳定地分配到执行器,完成气动舵面和矢量喷管协调控制,实现机动飞行中姿态角对参考指令的稳定跟踪。仿真结果表明：推力矢量技术对于扩大临近空间飞行器横纵方向姿态角变化范围具有有效性,同时验证了所设计控制策略能够在复杂不确定影响下保证飞行姿态稳定。     

高度层优化使用问题的指派模型及算法

飞行高度层的优化使用是空中交通管制(ATC)自动化理论研究的核心问题。为取得任意两架飞机之间的水平约束,提出航空器相对于飞行高度层的一般性指派问题(AP)的研究方法。引入广义指派(GAP)扩展效率矩阵,分析单架飞机占用一个飞行高度层和多机共用一层效率矩阵元素的定义方法,研究垂直剖面航迹优化的匈牙利求解。效率矩阵如果随条件发生变化,问题变为不确定型,对此,给出了将其转换成确定型问题处理的一般方法。实例表明,直接或间接应用匈牙利算法对于ATC决策的实时求解是有效的。