基于小波神经网络的航天器故障诊断方法

针对微小航天器集群的故障诊断问题,提出一种故障诊断(fault diagnosis,FD)新方法。依据小波神经网络(wavelet neural network,WNN)理论,结合航天器集群的领队航天器故障检测与系统重构问题,构建一种故障诊断框架,采用小波神经网络与神经网络相结合,得出航天器姿态故障诊断策略及卫星姿态故障重构技术,给出了领队航天器故障重构方案,并进行了仿真实验与验证。仿真结果表明,该故障诊断方法是有效性的、故障重构是可行性的。     

军用车辆电气系统典型故障诊断方法的研究

通过对电气系统常见的传感器类故障、电机类感性绕组的故障、输配电线路故障和数字控制部件故障的分析,提出了相应的基于恒流源的故障诊断方法、基于脉冲序列的故障诊断方法、基于状态信息(电压/电流等)的故障诊断方法和基于BIT的故障诊断方法.针对上述方法,采用Matlab软件进行了仿真,结果表明:提出的4种故障诊断方法能够对相应的典型故障进行合理有效的诊断,为应用新技术推进电气系统故障诊断技术研究提供了一种实现方法.     

航天器分布式智能故障诊断专家系统设计

为了满足航天器高可靠性的需要和发展新型航天器的需要,根据航天器系统结构庞大,各子系统相互耦合,测试数据量大,及时性、可靠性要求高的特点,在典型故障诊断专家系统体系结构的基础上,设计开发了分布式故障诊断专家系统.主要介绍了该专家系统的基本结构、模块化组成和工作原理,并重点探讨了各个子故障诊断专家系统间的任务分配、协作以及诊断决策.该方案具有分布式测试、快速诊断和综合评估的特点,满足航天器复杂大系统的故障诊断需要.     

基于多信号流图模型的装备故障诊断方法

为了提高装备故障诊断效率,介绍了一种基于多信号流图模型的新型故障诊断方法.基于TEAMS Designer软件工具,建立了某自行高炮供电系统多信号流图模型.通过对该系统多信号流图模型进行分析,针对故障现象设计出了合理有效的故障诊断策略,通过实际的故障诊断应用及与传统的测试诊断方法比较,显示出该诊断方法的优越性和有效性.     

航天器故障诊断技术的研究现状与进展

航天器故障诊断技术的发展对于航天任务的顺利完成起着至关重要的作用,本文对航天器故障诊断技术进行了简要的综述。在对航天器故障类型和故障发生概率收集归纳的基础上,阐述了故障诊断所面临的挑战以及国内外航天器故障检测与隔离技术的发展现状,分析了航天器故障诊断方法的研究进展并指出了各自的主要特点,总结了航天器故障诊断技术现状并对未来的发展方向进行了展望。     

组合诊断技术及其在导弹故障诊断上的应用研究

提出了组合诊断技术的概念;阐明了基于神经网络+模糊理论组合诊断方法及其故障诊断的核心思想;以某导弹导引头的故障诊断为实例详细描述和验证了模糊+神经网络组合诊断方法,诊断结果证明了该组合诊断技术极大地提高了该导弹故障诊断的效率.文中的研究表明组合诊断技术尤其适合于复杂系统的故障诊断.它是故障诊断技术发展的方向之一.     

国内航天器故障诊断技术应用状况分析与展望

介绍了故障诊断系统组成,以及航天器故障诊断技术的应用模式。在综合国内外文献的基础上,总结了我国航天器故障诊断技术的应用现状,指出了各种方法的优缺点。分析了航天器故障诊断技术在应用中存在的主要问题。展望了未来航天器故障诊断技术的发展趋势。     

基于3维相关性矩阵的故障诊断方法

为解决航天器控制系统难以快速准确地诊断定位故障的问题,提出一种3维相关性矩阵的故障诊断方法.根据复杂系统功能原理,建立不同状态的最优化故障传播有向图模型,依据3维相关性矩阵的映射关系及检测结果快速映射到故障模式,实现系统故障的快速诊断定位及测试点的最优化设计.结果表明:该方法可以减少测试点的设置数量,降低故障诊断系统的复杂度,提高诊断的快速性.     

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。     

空间在轨服务技术进展

为解决当前在轨系统面临的诸多难题,对国内外空间在轨服务技术进展进行研究。介绍在轨服务技术的发展背景及发展意义,分析人工在轨服务技术现状和自主式在轨服务技术进展。结果表明:在轨服务技术能有效地延长在轨航天器的寿命,提升其性能;基于OSV技术的自主式在轨服务已成为发展低成本、高可靠空间维护和服务技术的必然选项,下一步将向智能化自主式方向发展。     

小波故障检测在脉冲星组合导航中的应用

为提高基于X射线脉冲星的组合导航系统容错能力,利用小波分析方法进行故障检测,以保证组合导航系统的精度和可靠性。笔者采用X射线脉冲星导航、天文导航和紫外敏感器导航构建组合导航系统,运用小波分析技术对传感器输出信号进行故障诊断,并进行故障隔离和系统重构,最后采用联邦式滤波器进行信息融合,并以火星探测任务为例进行了数学仿真。实验结果表明：该方法能够有效检测相关传感器故障,解决了X射线脉冲星组合导航系统因故障导致的导航结果变差问题,且具有较高的导航精度,提高了脉冲星组合导航系统的容错性能和工程实用价值。     

混合信息熵约束下的电源车传感器优化配置方法

为提升电源车系统的故障可诊断性能,提出一种基于混合信息熵指标约束的电源车传感器优化配置方法。故障可诊断性低是导致电源车故障难以排除的主要原因之一,而测点传感器配置不均衡则是难以迅速、可靠检测电源车故障的本征所在。为此,利用信息值熵理论,借助贝叶斯定理获取电源车系统满足常见故障可诊断性所需的传感器配置集合;考虑到不同传感器之间可能存在冗余,会使得传感器在数量和位置上的配置难以达到最优,进一步借助传递熵方法量化传感器间的冗余度,并将传感器的优化配置问题归结为求解信息值和传递熵的多目标优化问题,以此来获取最佳的传感器配置集合。仿真实验表明,混合信息熵方法对于明确和解析传感器在故障诊断过程中最大的覆盖空间和最小的配置集合具有明显优势。     

航天器工况和故障的模糊模式识别

本文针对航天器飞行状态的工况识别和故障诊断问题,提出了征兆向量和模糊征兆向量的概念,在此基础上给出了一种航天器工况和故障的模糊模式识别的方法,并对三种故障进行了诊断和验证.     

基于自适应模糊H网的火箭炮故障预测

为提高火箭炮的可靠性,使管理人员能进行故障预测与事前维护,提出一种基于自适应模糊H网的火箭炮故障预测方法.该方法依据火箭炮各系统的工作原理建立各系统都通用的故障预测模型,利用火箭炮故障的历史数据,并通过能自动调整学习速率的BP算法进行自适应学习,对火箭炮中的电气系统故障预测进行仿真分析.实验结果表明:该方法能得到比较精确的故障预测结果,达到火箭炮故障预测的目的.     

两栖车液压系统及其故障诊断搜索策略研究

为提高两栖车的水陆行走性能,设计出采用闭式回路的液压驱动系统并针对其结构组成、信息传递复杂、故障多发等特点,以“泵发动机憋停”故障诊断为例,利用故障树分析并综合考虑故障诊断中的搜索成本、故障概率等因素求解出两栖车液压系统故障搜索序列。克服了单纯采用故障树分析法在故障搜索时效率低的问题,提高了液压系统故障诊断的快速性和准确性,实现了故障诊断的优化,保障了两栖车液压系统的可靠性。     

多故障的测试序列问题研究

针对武器装备发生多故障的实际情况,提出了一种新的多故障的测试序列优化方法.用实例阐明了单故障诊断策略隔离多故障可能会出现错误的结论;通过掩盖故障、碰集与最小集合覆盖的定义建立了故障源间的映射关系,使得可用求解集合覆盖的方法获得所有元件的掩盖故障;通过对单故障诊断策略扩展的方法获得多故障的测试算法,该算法扩展的对象是存在...     

基于MATLAB／Simulink的火箭飞行故障仿真

对火箭的飞行故障进行仿真,有利于改进系统设计、提高可靠性,并为故障的诊断与隔离提供参考与支持。对火箭飞行仿真体系结构框架进行了设计。并基于MATLAB／Simulink仿真环境,实现全过程飞行仿真,给出仿真的流程。最后,以动力系统故障为例进行了故障仿真,并与正常情况进行了对比,结果合理。     

多故障诊断的即时策略研究

目前的系统多故障诊断一般是在固定的初始多故障模糊组下预先生成平均测试代价最小的测试序列,然后根据该测试序列建立故障诊断树进行故障定位,因此测试执行顺序和故障诊断树相对固定,当初始多故障模糊组变化后,诊断策略并不能随之灵活地改变。针对这个问题,提出一种多故障诊断的即时策略,推导了多故障模糊组概率计算的迭代公式,通过基于单位代价故障隔离度和信息熵的评估函数选择最佳测试,使用集覆盖的算法寻找后验概率最大的故障单元进行更换或修理。测试案例分析表明：这种即时策略能够灵活地利用已知信息进行多故障定位,具有计算简单、存储空间小的特点,适合复杂系统的多故障诊断。     

基于模糊集理论的储运发射箱故障树分析

针对传统的故障诊断中因缺少大量统计数据难以准确获得故障发生概率的问题,提出一种基于模糊集理论的故障树分析方法。利用故障树分析方法对储运发射箱故障进行研究,建立储运发射箱故障树模型。结合专家组对故障发生概率等级评定,对专家评定意见进行模糊化处理,将模糊集理论与专家评判相结合,获得事件的发生概率。对故障树进行分析,得到系统的顶事件模糊发生概率与各最小割集的模糊临界重要度。计算结果表明：该方法能够确定由各最小割集所引起顶事件发生的可能性大小,可为储运发射箱的故障诊断决策以及可靠性分析提供帮助。     

柴油机排气氧化催化转化器故障诊断技术方案的仿真分析

柴油机排气氧化催化转化器(DOC)是一种重要的柴油机排气后处理技术,其在线故障诊断是柴油车车载诊断系统(OBD)的重要内容之一.根据DOC在线故障诊断技术研究的需要,采用仿真分析方法对以DOC前后排气温度和排气背压作为DOC催化剂老化、载体堵塞以及破损等失效故障诊断参数的在线诊断方案进行了分析.研究结果表明:在一定柴油机工况下,以DOC前后排气温度和排气背压结合一定的诊断算法对DOC的失效故障进行诊断是可行的.