飞控系统传感器故障诊断的在线方法研究

传感器是飞行控制系统当中的一个重要组成部分,在系统中往往利用传感器的各个输出来建立飞机的动态状态;因此,实时准确的对传感器进行故障检测和识别可有效地提高系统的安全可靠性;提出一种带有可变遗忘因子的BP神经网络在线递推学习算法,应用改进的算法对飞行控制系统的传感器故障进行实时在线的检测和识别,且利用神经网络的输出对系统进行重构;仿真结果表明提出的方法可准确的对传感器的故障进行故障诊断和容错控制.     

基于小波网络的传感器故障检测

针对常规BP网络存在的问题,在小波网络的基础之上将其结构进行改进提出复合小波网络,代替BP网络用于传感器的故障检测,为避免由于传感器输入信号突变引起的传感器输出与观测器预测值产生较大偏差而导致的误诊断,提出将检测方法加以改进。仿真实验表明,复合小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快、预测精度高,更适用于故障检测;采用了复合小波网络的改进的检测疗法既提高了检测的快速性,义提高了可靠性。     

基于复合小波网络的传感器故障在线检测仿真研究

针对人工神经网络存在的问题,提出将小波分析与神经网络融合构成的小波网络用于传感器的故障诊断中.为进一步提高小波网络的性能,在小波网络的基础之上将其结构进行改进提出复合小波网络.为避免由于传感器输入信号突变所引发的传感器故障误诊断,将检测方法加以改进.仿真实验表明,复合小波网络具有更快的收敛速度和更好的预测性能,更适用于传感器的在线故障检测;同时,改进的检测方法既提高了检测的快速性,又提高了可靠性.     

基于信息融合的雷达发射设备故障快速诊断研究

利用单一信息对雷达发射设备进行故障检测和诊断时，可靠性和准确性低。针对雷达发射设备器件温度反映发射机工作性能明显的特点，提出了基于电传感器和温度传感器等多传感器信息融合的快速故障诊断方法。给出了故障诊断中信息融合的模型和算法，讨论了多传感器信息融合的雷达发射设备故障快速诊断系统的组成和简单工作原理。在提高复杂电子装备故障诊断可靠性和准确性上提供了一条有效途径。     

基于主成分分析和奇偶向量的动态检测方法

导航系统中冗余IMU传统故障检测方法由于数学模型过于复杂,计算量大,存在较大延时,难以实现实时故障检测,而主成分分析法仅仅应用于静态情况下的故障检测与隔离,针对主成分分析法无法在动态情况下对冗余IMU进行故障检测的缺点,提出了一种基于奇偶空间法改进主成分分析的故障检测算法,该方法利用奇偶向量隔离车辆的动态变量,以消除动态变量对故障检测的影响,再用PCA方法检测数据以实现对车辆传感器信息的实时检测,通过将原始数据集转置到特征平面来形成图案,实现了IMU传感器正常与故障模式的准确分离,提高了冗余IMU故障检测的结果精确性和可靠性。实验结果表明,该方法能够较好检测动态状态下冗余IMU的故障,提高了主成分分析的故障检测性能,可有效消除导航系统运动的负面影响。     

基于双通道传感器的航空发动机在线故障诊断系统研究

对基于双通道传感器的航空发动机在线故障诊断和隔离技术进行了研究;在发动机机载非线性模型的基础上,对发动机的双通道传感器分别设计混合卡尔曼滤波器,利用该滤波器在线估计双通道传感器输出,并结合实际双通道传感器测量值以及发动机机载非线性模型的输出值在线实现传感器故障检测和隔离、部件故障及异常检测确认;利用该技术建立了某型涡扇发动机在线故障诊断系统,通过仿真实例验证了该系统的诊断性能,实验结果表明,本文所建立的在线故障诊断系统能够较好的完成故障诊断与隔离、部件故障及异常检测等功能,为此类系统的工程应用提供了理论依据。     

水电厂励磁系统故障分析及改进措施研究

励磁系统直接关系着水电厂电力生产工作进度和任务完成质量,为此,提出水电厂励磁系统故障分析及改进措施研究;在故障分析阶段,通过压力传感器进行磁系统故障录波,并放大、滤波及隔离处理,以此作为样本,输入到人工神经网络当中,实现励磁系统故障识别分析;在故障改进阶段,针对故障分析结果,对常见的几种故障,即功率柜故障、调节器故障、失磁故障、整流电源故障、熔断器爆裂故障、逆变灭磁失败故障等,进行改进研究,提出改进措施;实验结果表明:利用基于神经网络算法的方法分析水电厂励磁系统故障,证明分析的准确性,为后续改进措施的提出提供了可靠依据。     

航空发动机传感器故障鲁棒检测方法

研究发动机传感器故障准确检测问题,现代航空发动机数字电子控制系统对传感器的可靠性要求日益提高。针对航空发动机结构复杂,又工作在高温和高压下,常规采用的传感器故障检测方法的准确性易受到建模误差与外界扰动的影响,造成漏报或误报。为了提高检测精度,提出建立航空发动机数控系统传感器未知输入故障模型,采用特征结构配置的方法,通过配置闭环系统左特征向量实现故障检测残差对不确定性因素的干扰解耦,降低扰动对故障诊断结果的影响。用某型涡扇发动机数控系统传感器故障数字仿真试验表明,所设计的方法对范数有界的不确定量可以实现干扰解耦,抑制干扰对故障检测的影响,改善检测算法的鲁棒性,提高检测结果的准确性,同时满足在线运算的实时性要求。提高了航空发动机的可靠性,保证了安全飞行。     

多传感器网络中的分布式故障检测算法

在传感器网络中,分布式故障检测算法(DFD算法)通过与所有邻居节点的传感器数据的比较判断,实现节点传感器的故障检测。但是,在故障节点聚集的网络区域,故障节点比例的上升将导致该区域的故障检测精度显著下降。针对多传感器网络,本文利用多传感器在相同区域的故障分布差异及传感器之间关联特性对DFD故障检测算法进行改进,提出适用于多传感器网络的MDFD算法,提高了故障聚集区域的检测精度。性能分析和仿真结果表明:在节点故障率高的网络中,与DFD和IDFD算法相比,MDFD提高了故障检测精度,算法适用于节点分布稀疏和传感器故障率较高的网络。     

自确认压力传感器结构设计

自确认传感器能够实现传感器故障的自诊断和自恢复,除了提供被测量的确认的测量值之外,还提供测量值的不确定度、测量值的状态等表征传感器输出可信度的参数,可以实时了解传感器的工作状态,及时采取相应的措施,大大提高监测系统的可靠性.本文针对自确认圆平膜片应变式压力传感器的设计,分析了圆平膜片的应力和应变分布,建立了圆平膜片上两种传统布片方式的数学模型,在分析圆平膜片压力传感器故障模式的基础上,对传统的布片方式进行了改进,建立了在圆平膜片上进行多组布片的方案,为实现自确认圆平膜片应变式压力传感器提供了坚实的基础.     

基于K-最近邻算法的管道系统传感器数据有效性分析研究

在管道运输中传感器的正常使用至关重要,为了防止因传感器故障而导致的数据采集失效,造成误报警和漏报警,对传感器本身的故障诊断和失效分析已经成为当前研究的重要方向.通过对各传感器采集数据进行组合分析,以各传感器之间的数据关联特性作为研究内容,运用K-最近邻算法对管道上传感器所采集数据进行相似性拟合,提出采用C4.5算法定义各传感器所采集数据对目标传感器的支持度以决定目标传感器数据的有效性,对故障传感器运行状态进行分析与定位,进而判断传感器的数据可靠性和输差出现位置.实验结合西南某管道流量传感器数据进行分析,结果表明,该算法能够准确判断目标传感器数据的有效性和故障传感器在时域中发生的位置.     

BP神经网络在飞控系统传感器故障诊断中的应用

故障检测和诊断技术对提高系统可靠性具有重要意义,针对飞控系统中常见的传感器故障,提出了基于神经网络观测器的故障诊断方法;通过构造神经网络模型代替解析系统建模,利用神经网络的学习能力在线检测传感器故障,最后,应用BP神经网络算法对故障进行仿真;仿真结果表明,神经网络观测器方法对单一传感器故障及多个传感器故障均能够准确识别,并对故障的定位也有不错的效果。     

改进LSTM-RF算法的传感器故障诊断与数据重构研究

针对传感器的故障诊断与故障数据重构问题,提出一种基于改进型长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)的混合算法.首先,运用改进型LSTM算法对传感器的输出序列进行预测,将预测值与实际值作差得到残差序列.然后,通过RF算法对残差序列进行分类,识别出传感器的故障状态.当传感器诊断的结果为故障工作状态时,利用改进型LSTM的预测值重构故障数据.所提的改进LSTM-RF算法在功能上既可以对传感器故障类型进行诊断,又可以对故障数据进行重构.实验结果表明,改进的LSTM-RF算法的传感器故障识别准确率在不同的数据集上均能大于97％,故障数据重构的均方根误差小于4％;相比标准的LSTM-RF算法,改进的LSTM-RF算法在收敛速度提高的同时故障数据重构的精度提高了0.4％.     

飞控系统传感器故障诊断研究

研究故障检测和诊断技术对提高系统可靠性具有重要意义,针对飞控系统中常见的传感器故障,提出了基于神经网络预测器的故障诊断方法。利用传感器输出时间序列构造神经网络预测器模型,网络结构使用多层感知器结构,根据网络输出和实际输出之差与某·阈值的大小比较关系判断故障。最后针对某型飞机建立仿真模型,并对单一及多个传感器故障诊断进行研究,给出了仿真实现结果,并加以分析。仿真结果表明,所提出的基于神经网络预测器的故障诊断方法是行之有效的,能够及时准确地确定故障的发生。     

基于样条权函数神经网络的传感器故障诊断

在技术高速发展的今天,传感器用于各行各业,加之这些年来,家用电器、汽车、信息产业三方面的飞速发展,传感器需求量增大,传感器故障诊断技术变得尤为重要,并且对提高系统的可靠性具有重要意义。利用神经网络对传感器故障进行诊断的方法克服了分析冗余方法需要的系统精确数学模型的问题,并且可以处理非线性数据。文中详细阐述了样条权函数神经网络的结构、原理,在分析传感器主要故障的基础上,提出了样条权函数神经网络的传感器故障诊断方案。Matlab仿真和模拟实验结果表明,样条权函数神经网络可以解决传感器故障检测问题。     

无线传感器网络系统的故障诊断技术研究综述

无线传感器网络系统故障诊断技术的研究对提高系统可靠性具有重要意义。本文综述了近年来国内外对无线传感器网络系统故障进行诊断的技术研究,主要包括节点级硬故障、节点级软故障和网络级故障的诊断技术,并对4种主流诊断技术在诊断速度上作出比较。最后对传感器故障诊断技术的发展趋势和有待解决的问题作了一定的分析和探讨。     

改进的Apriori算法在智能温室大棚系统中的应用

针对智能温室大棚系统内局部传感器故障造成其不能及时有效向上推送准确数据的问题,提出将关联规则中的Apriori算法应用于故障传感器数据的预测.以温度传感器发生故障为例,首先将关联规则中传统的Apriori算法进行优化,然后将其运用到故障传感器参数的预测当中去.实验仿真表明,改进的Apriori算法能够快速的发现温室各参数之间的关联规则,从而估计出故障传感器的参数的范围,有一定的应用价值.     

新型故障监测传感器在机载云台电动舵机中的应用

设计并实现了一种基于光生伏打隔离器PVI—1050NS的新型故障监测传感器,该传感器能实时监测电动舵机驱动电路中的过流、过压、过温等故障信号。通过对该故障信号的处理,可以判断驱动电路的故障位置,迅速进行定位并进行故障处理,保障了电动舵机运行的可靠性与安全性。实验结果表明:该故障监测传感器具有较高的灵敏度,大大提高了系统的可靠性。     

基于SKPCA的卫星整流罩空调系统传感器故障检测研究

针对卫星整流罩空调系统对传感器故障检测的高可靠性的要求,在分析常见故障模式的基础上,采用了基于统计量核主元分析（ SKPCA）的故障检测方法,建立整流罩空调系统传感器故障检测模型,对整流罩空调系统传感器容易出现的偏置故障进行了验证实验。实验结果验证了SKPCA方法在整流罩空调系统传感器故障检测中的正确性和有效性。