基于鲁棒H2AH∞估计的火炮位置伺服系统故障检测

在滤波理论中发展起来的鲁棒H2/H∞方法，可以较好地解决在模型中带有不确定性的动态系统的鲁棒估计问题，能够使得稳态估计误差的方差和瞬时值均在一定的范围内。在对火炮位置伺服系统进行故障检测诊断的研究中，利用系统状态变量的鲁棒H2/H∞估计生成残差，以抑制模型误差与噪声对检测诊断的影响，同时，引入H范数指标对故障检测滤波器的设计进行优化，既增强了故障检测系统对于模型误差与噪声的鲁棒性，又确保了对故障的灵敏性，从而有效地提高了系统的故障检测精度。     

神经网络在某型随动适配器故障诊断中的应用

在随动系统传统检测方法的基础上,提出一种采用神经网络技术的故障诊断方法。利用随动适配器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络技术分别对每一类故障进行诊断,网络的输入是与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判断,最后给出诊断结果。仿真实例结果表明该方法通过利用检测的各种特征信息,能够有效的诊断故障,提高诊断的准确性。     

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。     

基于无线网络的大型装备在线监测与故障诊断

针对某大型武器装备系统庞大、故障检测难的特点，提出一种基于无线网络技术的在线监测与故障诊断方案。方案中下位机在ARM920T构架的32位微处理器S3C2410A基础上，进行外围扩展。包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口，从而实现大型武器装备各部位状态信息的数据采集及和上位主机的无线数据交互。上位主机由配置无线网卡微机组成，采用笔记本电脑，通过无线网卡接收各下位机采集的信息并显示，在专家系统的支持下给出检测诊断结论与故障信息。实验表明，该技术方案能实现大型武器装备的快速、准确故障定位与远程监测。     

基于观测器的飞行器鲁棒故障诊断与容错控制方法

针对传统自适应故障估计观测器难于处理存在未知扰动的不确定性系统和无法准确和快速估计时变故障等问题,提出了一种新型的基于自适应故障估计观测器的容错控制系统设计方法。该方法构造增广误差系统,利用线性矩阵不等式（LMI）表述的多目标约束算法,有效抑制了干扰对系统设计的影响,并基于系统状态和故障的实时估计信息,设计了状态反馈容错控制器,使得系统在出现故障时仍可确保稳定性。最后通过仿真实验验证了该算法对时变故障估计的准确性、快速性及故障模式下系统的稳定性。     

基于嵌入和遥测的轮式自行火炮变速箱测试诊断研究

针对在有线连接的条件下无法实现轮式车辆变速箱带载荷测试的问题,提出基于嵌入式和遥测技术的变速箱性能检测新方法,包括系统硬件和软件设计等。嵌入式检测系统随车采集变速箱的状态信息,经特征提取后,反映变速箱工况的特征量通过无线数传模块发送给远端的信号分析单元,信号分析单元在提取变速箱故障特征的基础上,应用模糊聚类分析方法对变速箱工作状态进行识别。该方法由于充分利用了车辆行驶时的动态载荷,使得测试的振动信息更有代表性,可以反映更多的系统特性,能够提高轮式车辆变速箱的故障定位精度。     

基于自适应模糊神经网络的非线性系统鲁棒故障诊断

针对一类非线性闭环稳定系统，在考虑噪声干扰和系统参数不确定误差条件下，用自适应模糊系统进行非线性补偿，提出了一种基于自适应模糊状态观测器实现状态观测和故障检测，再由RBF神经网络故障逼近器实现故障在线跟踪的鲁棒故障诊断方法。为确保观测器和诊断系统的鲁棒性，给出了闭环系统在有界噪声干扰和系统不确定误差下的稳定性定理，并进行了证明。     

基于1D-CNN 的卫星姿态控制系统故障诊断方法

为解决卫星姿态控制系统中自主故障检测和诊断的问题,提出一种改进的1D-CNN 卫星姿态控制系统故 障诊断方法。以卫星姿态控制系统的故障诊断为背景,构建航天器姿态动力学模型,将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与快速卷积算法相结合,对卷积神经网络的拓扑结构进行改进,根据BP 算法,将1 维原始数 据作为输入,结合反作用飞轮作为执行机构的技术特征,给出一种基于卷积神经网络的故障检测和隔离方法。仿真 结果验证了该方法对卫星姿态控制系统实时故障检测和分类的有效性。     

基于层次Bayesian网络及后验风险准则的故障样本量确定方法

针对现有测试性验证方法对装备系统结构考虑不足,且在双方风险约束条件下所确定的故障样本量过大问题,提出一种基于层次Bayesian网络和后验风险准则的故障样本量确定方法。根据装备系统结构建立测试性验证方法的层次Bayesian网络模型,并以故障检测率作为Bayesian网络 的传递参数;提出Bayesian网络不确定性推理算法,充分融合各层次测试性先验信息,同时基于偏度-峰度检验的拟合分布选取方法推导出系统故障检测率联合先验分布;进一步结合系统成败型数据确定其后验分布,基于后验样本数据集和Bayes后验风险准则设计故障样本量确定算法,通过实例进行分析。结果表明,与经典验证方法、传统Bayesian方法相比,所提方法在相同双方指标约束下能有效降低样本量。     

非高斯噪声下基于Unscented粒子滤波器的非线性系统故障诊断方法

非高斯噪声下非线性系统的故障诊断中,一般是基于粒子滤波器的方法,但普通粒子滤波器通常会发生“退化”现象,严重影响故障的检测和诊断品质。本文通过引入Unscented粒子滤波器方法,利用Unscented变换对随机分布的非线性概率传递能力来产生建议分布,能明显地改善普通粒子滤波器的性能;然后,提出了基于该滤波器的序贯式故障诊断策略,采用负对数似然比方法监控系统的运行状态,故障发后利用状态联合估计器进行故障隔离。计算实例表明,该新方法能实时检测诊断出非线性系统的故障,同时能抑制非高斯噪声的影响。     

基于1553B总线的航电故障诊断专家系统的设计

综合航电系统的故障存在着多样性和复杂性,为此,分析了航电系统故障检测方式及故障原因,以相关资料、领域专家及维护人员的经验为知识来源构建了诊断数据库,建立了基于1553B总线的故障诊断专家系统,实现了航电系统的在线故障检测与离线故障诊断,使航电系统在BIT与ATE检测方法的基础上增加了一种更有效的故障诊断方式.专家系统运用案例推理、规则推理、模糊推理与PHM算法相结合的综合推理方式进行故障快速定位及故障预测,提出视情维修建议,提高了航电系统的故障检测率及故障诊断效率.     

基于GPS/SINS紧耦合系统的历史故障次优融合检测法

为提高GPS/SINS紧耦合系统对于软故障的检测能力,在新息外推法的基础上提出一种历史故障次优融合算法。通过对历史故障进行加权次优融合,形成检验统计量进行故障检测,并提出野值诊断方法,解决该算法易受野值影响的问题。在GPS/SINS紧耦合系统基础上进行对比仿真,结果表明,历史故障次优融合算法在故障量越小的情况下,软故障检测效果越明显,而且能更好地消除野值对故障检测的影响。     

基于模型的平台惯导故障

针对传统的基于规则的故障诊断方法的不足,提出了一种基于模型的平台惯导故障诊断方法。该方法通过将系统分解成若干模块,用基于模型的专家系统对故障进行诊断,通过模拟实际设备的工作来检测和隔离故障。     

基于仿真技术的故障知识莸取方法研究

针对目前许多新装备的故障诊断经验知识短缺、知识获取困难的实际问题，提出了一种基于仿真技术的故障知识获取方法。该方法利用武器系统的深层知识进行故障机理分析，在此基础上进行故障建模，通过利用仿真软件得到故障征兆信息，最后通过对结果的分析综合转化为专家系统可以利用的故障诊断知识。实践证明该方法得到的故障信息可靠性高，对于复杂武器系统特别是新装备部队的武器系统的故障知识获取，具有重要意义。     

基于小波辅助的GPS/SINS 组合导航系统故障检测与信息融合算法

针对GPS/SINS组合导航系统可能出现故障的问题,提出一种基于小波辅助的组合导航系统故障检测与信息融合算法。将卡尔曼滤波器的估计误差进行相应的多小波故障检测分析,在较短时间内发现故障点进而降低虚警概率;若GPS发生软故障,利用改进的自适应算法进行信息融合,进而保证系统的滤波精度、容错能力和可靠性。仿真结果验证了该方法的有效性。     

水下机器人推进器故障融合诊断方法研究

为了对水下机器人的推进器进行故障诊断。建立了基于神经网络的水下机器人的运行状态模型及推进器的性能模型,提出了基于整体故障检测与直接故障检测的故障融合诊断的方法。故障模拟实验的结果验证了基于神经网络模型的水下机器人推进器故障的融合诊断方法的可行性和有效性。     

炮弹装药疵病的提取方法

在弹药DR检测过程中，由于趋势项的存在影响DR检测系统的检测灵敏度，从而影响疵病识别与检测的精度。同时也容易造成检测过程中对疵病的误判或漏判，影响炮弹发射的安全性。文中针对上述因素，分析了趋势项产生原因及其对检测的影响，提出了曲线拟合趋势项的方法，实验验证了该方法对消除趋势项、提取弹药疵病信息有较好的效果。     

一种基于DSP的电机电磁锁制器控制与检测技术

为提高系统的可靠性，保证载机和飞行员安全，设计一种基于DSP的空空导弹舵面解锁控制和状态检测系统。利用电路仿真分析技术对解锁控制和锁定状态检测电路进行设计、性能分析，完成系统各组成元器件参数偏差对系统性能的影响，针对系统中常见的故障模式，提出了提高该系统可靠性的改进方案。研究结果表明：在控制信号受到强干扰，+27 V供电电源不大于2 ms的瞬时掉电，三极管增益漂移的情况下，该方案仍可使其正常工作。     

惯性冗余系统奇偶向量法故障检测与识别技术研究

为使惯性冗余系统达到故障检测与识别的功能,对惯性冗余系统的奇偶向量在有、无故障的不一致情况下进行了研究．介绍了单自由度惯性仪表和双自由度惯性仪表广义似然比故障检测与隔离方法．通过对奇偶向量的分析及仿真,给出了最优化故障检测与隔离算法．该结果表明,采用奇偶向量法确实可以提高冗余惯性系统的故障检测与识别的性能,可以解决其软故障的检测问题．     

基于模糊层次评判的火炮测试性分级评估

针对用故障总检测率评估火炮测试系统测试性不完备的问题,提出了基于模糊层次评判的火炮测试性分级评估模型。在对某火炮火力系统常见故障进行故障模式分析的基础上,将层次分析法和模糊综合评判的方法应用到分级评估中,实现了对某火炮火力系统的故障测试项目进行一级测试、二级测试、综合测试和工厂测试的归类;通过与某火炮火控系统分级测试分级结果的对比,验证了指标体系和方法的有效性和适用性。