基于相对主元分析的飞控系统故障诊断

介绍了相对主元分析算法及其在故障诊断方面的应用。并利用该方法对飞控系统中作动器卡死故障进行检测和定位,仿真实验表明,该算法对作动器卡死故障能够准确识别和定位。     

基于相对主元分析的故障检测与诊断方法

针对传统主元分析（PCA）在实际监控过程中存在的问题,文中提出相对主元（RPC）的概念,并建立了一种相对主元分析方法（RPCA）.RPCA在有效处理丢失数据及异常点问题的同时,能够根据各分量在系统中的不同重要性,赋以相应的权值,从而达到建立相对精确的RPC模型进行故障检测和诊断的目的.与传统方法相比,RPCA可以克服其在实际故障检测时能力的不足.给出的计算机仿真实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于主元分析与支持向量机的方法及其在过程监控诊断中的应用

基于支持向量机（SVM）在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势，提出了基于主元分析和支持向量机（PCA—SVM）对过程进行监控的方法。文中先利用主元分析方法进行特征数据提取，得到降维的主元特征向量，去除了高维样本变量相关性。然后分析各状态T^2统计、SPE统计量的变化趋势，对实际生产状况进行监控，最后利用SVM与最近邻法相结合的策略对特征向量进行分类识别。试验结果证实了提出算法的有效性。     

基于小波的自适应主元分析在过程监测中的应用

用传统主元分析（PCA）建立的过程统计模型是时不变的,而实际的工业过程却具有慢时变的特性。文中针对慢时变引起的过程运行中的误报警问题．给出了一种小波分析与自适应主元分析相结合的混合方法．用小波去噪后再用自适应主元分析递归更新主元模型。利用此方法进行的在线过程监测的计算机仿真结果表明,该方法不仅能大大减少虚警点,还提高了故障检测的准确性。     

基于自适应核主元分析的航空发动机异常监测

针对航空发动机工作参数时变特性导致虚警率高的问题,采用自适应策略改进核主元分析模型进行异常监测。给出核主元分析异常监测框架,先用标准化的正常数据离线建模,后对实时数据计算统计量进行在线监测;为适应监测数据的时变特性,采用移动窗口自适应模型改进框架,利用实时采集的正常数据不断更新模型和监测数据。以航空发动机异常监测仿真实验进行验证。仿真结果表明：该方法能有效适应工作参数的变化,具有较高的故障检测率和较低的虚警率。     

基于特征模型的主被动一体化隔振平台控制分析

在各类飞行器飞行的过程中,飞行器载荷会受到不同频段的外扰影响,出现拍照模糊不清楚等问题,建 立主被动一体化隔振平台模型,阐述使用特征模型思想对该平台主动隔振系统进行控制,抑制台面振动。选取超磁 致伸缩作动器作为主动控制元件,建立主被动一体化隔振平台模型;根据力跟踪的平台模型设计了基于位移跟踪的 平台模型;建立位移跟踪隔振平台的特征模型,并将特征模型估计所得的状态变量和黄金分割控制、逻辑微分控制 相结合,对隔振平台的主动隔振控制系统进行控制;通过Simulink 仿真验证了控制器的有效性,并与传统的PID 控 制结果进行对比,证明了该控制器的优越性。     

基于主元特征提取的SOFM网络实现飞行数据智能处理

为挖掘飞行参数中系统状态信息,用主元特征提取方法按判读需要降低参数的维数,对每帧数据按隶属度获得特征向量后输入SOFM网络,利用该网络的自组织分类功能进行系统状态的有效识别.最后对某型发动机工作状态进行识别,结果证明方法准确、可靠.     

基于主成分分析和多元支持向量的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械运行过程中的非线性、非平稳突变性等复杂特征,提出一种基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的精确故障诊断方法。该方法对振动信号进行EMD分解,得到多个基本模态分量IMF后,通过Sha-noon能量熵测度后将多个IMF分量进行主成分分析,提取有效的振动特性,再将其作为特征矢量输入到多元支持向量机SVM进行精确的故障诊断和分类。以一个滚动轴承为例进行分析,结果表明该方法具有强的鲁棒性和可靠性。     

靶弹安控系统的舵机故障诊断程序设计

采用基于模型的故障检测和基于一元线性回归分析的故障估计对靶弹安控系统的舵机故障诊断程序进行设计.利用靶弹舵机的故障模型对该程序进行测试并对测试结果进行分析.通过测试可以得出,该程序能够准确检测舵机故障,并能快速地估计故障状态.     

基于分形理论齿轮箱故障诊断研究

在对齿轮箱的机械故障诊断中,由于齿轮箱运行过程中产生的信号中存在非线性,为此将分形理论引入故障诊断技术中。介绍了分形法诊断故障的基本原理,利用G-P算法求出各工况的分形维数并进行比较,实现了对齿轮箱故障的诊断。诊断结果表明,发动机轴承正常状态下的分形维数为2．6346,各故障状态时均有惟一确定的分形维数且都大于2．6346。由此看出,用分形维数可以表征机械故障状态,说明分形理论能从本质上反映故障的结构特征。     

导弹舵机参数故障诊断方法

以导弹电动舵机为研究对象,阐述了其组成结构和自检原理,在舵机自检BIT的基础上,应用递推最小二乘法(RLS)对舵机参数进行估计,提出了一种选取故障检测阈值的实验方法,通过MATLAB/SIUMULINK仿真验证了该方法的可行性.     

基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断研究

针对传统盲源分离(BSS)技术在处理非线性变化的复合故障信号时的不足,将核独立分量分析(KICA)技术应用于齿轮箱的状态检测与故障诊断。介绍了KICA的基本原理,进行了仿真说明。最后应用该方法并结合包络阶次谱分析对设置了2种故障的齿轮箱进行故障诊断,最终找到了故障特征,成功判别出了这2种故障,并验证了该方法的有效性。     

基于模糊诊断理论的车辆空调系统故障诊断方法

为有效诊断特种车辆空调系统故障,及时准确地定位故障原因,以模糊诊断理论的车辆空调系统为对象研究其故障诊断方法.分析空调系统故障模式,建立故障模糊数学模型,确定故障征兆和故障原因的模糊关系,基于经验维修和专家诊断确定了综合模糊隶属度,根据最大隶属度原则,确定故障征兆所对应的故障原因的最大隶属度,从而判断出导致空调系统发生故障的原因.研究结果表明:该方法能够准确可靠定位故障,有效缩短维修时间.     

基于故障树编码的火炮故障诊断方法研究

基于故障树的故障诊断方法核心在于故障原因的自动推理和快速定位。构建了故障自动推理编码规则,可将故障树转换成一系列可操作的且具有一定逻辑关系的编码,实现故障自动推理和诊断。通过某型火炮故障推理实例验证,表明该方法层次结构清晰,推理简单有效,能够实现装备LRU级分层故障诊断和故障原因的快速定位。     

基于故障树理论的特种车辆三防系统故障诊断

为解决三防系统发生故障或状态异常时,特种车辆的防护性能大幅降低,严重影响车内人员人身安全的 问题,建立三防系统的故障树模型。通过深入分析三防系统的工作原理及常见故障,对故障树模型进行定量和定性 分析,并完成结构重要度分析。结果表明：该方法能快速定位三防系统故障,有效缩短故障排除时间,提高维修 效率。     

基于FFT-FS频谱细化的导弹结构故障判断

介绍了FFT-FS频谱细化方法．该方法在不增加采样点数的前提下,对所关心的频带进行细化,能够得到准确的频率值．给出了运用振动测量数据频谱分析进行导弹结构故障判断的方法．通过一个结构故障判断的例子,说明了该方法是有效的。     

基于KPCA与LSSVM的惯性测量组合模拟电路故障诊断

针对惯性测量组合模拟电路因容差造成的软故障不易诊断的问题,将核主元分析与最小二乘支持向量机结合,应用于惯性测量组合模拟电路软故障的诊断．通过对电路频率响应的输出波形进行分析,选取不同频率下的电压值作为原始特征,利用核主元分析提取主要特征,然后利用最小二乘支持向量机对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现惯性测量组合模拟电路的软故障诊断．仿真结果表明,该方法计算简单,能够准确诊断软故障,具有较高的识别率．