基于RVM回归的姿控系统多故障检测

针对卫星姿控系统故障具有并发性和多发性的特点,敏感器和执行机构均可能发生故障,依据相关向量机(RVM)回归理论,采用基于模型辩识,残差评价的方法实现姿控系统多故障检测。通过对太阳敏感器、陀螺和反作用轮的历史输入输出数据建立RVM回归模型,考虑到建模精确度直接影响到检测精确度,对比分析最小二乘支持向量机回归(LSSVR)的回归模型,并给出了二者辩识精确度对比结果。对比结果表明,RVM较LSSVR具有较好的建模精确度。将RVM回归模型应用于太阳敏感器、陀螺和反作用轮的单一故障和多故障检测过程中,仿真结果表明,RVM回归能有效实现姿控系统的多故障检测。

一类非线性系统的多故障检测方法研究

针对一类非线性系统,提出了一种基于最优滤波的多故障检测观测器设计方法。引入神经网络逼近系统非线性部分,由Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值调整规则.采用对等空间方法设计最优滤波矩阵滤除干扰故障噪声,从而对目标故障进行检测和跟踪。仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。

基于线调频小波路径追踪的多故障轴承解调频谱分析（英文）

由于非平稳工况下多故障轴承复杂调制特征的影响,使得识别故障特征频率十分困难。为了消除振动信号时变工况影响,必须获得特征频率的相位函数。然而,多故障的特征频率之间互相干扰,影响了瞬时频的提取。因此,本文提出一种基于线调频小波路径追踪的多故障轴承改进解调频谱分析方法。对原始信号进行Hilbert变换得到包络信号;使用线调频小波路径追踪算法从包络信号提取特征频率,并且根据特征系数计算其他特征频率;根据振动信号的时变特征计算各成分的能量因子;迭代使用能量因子可调广义解调算法和带通滤波器获得解调信号;对解调信号进行频谱分析,识别轴承特征频率。仿真和试验信号的分析验证了该算法的有效性。

基于差分振子的煤机设备故障诊断方法研究

针对煤机设备故障特征提取受变工况、变载荷等因素制约的问题,构建了差分振子检测器提取煤机设备故障特征。为利用差分振子检测器进行多故障特征频率检测,对差分振子相图做频谱分析,提出了提取多频率特征的方法,突破了差分振子只能检测单一频率的限制。利用煤矿井下带式输送机驱动电机故障实例进行了验证。结果表明,基于差分振子的多特征提取方法可以有效地提取煤机设备的早期故障特征,并具有较高的精度。

一种新的Iddq故障定位算法研究

提出了一种新的基于静态电流检测的故障定位算法,该算法依据输入向量序列的响应和电路的结构特征,通过对DUT电路正常情况下的模拟,可直接计算出可能的故障点,并能够完成多故障的定位。实验结果表明该算法能对桥接故障、漏电流故障等进行有效的定位。

GPS多星故障识别改进算法的仿真研究

为了能够识别多颗卫星故障,提高卫星导航定位系统的可靠性,提出了一种专门针对多故障情况的MHSS(多假设分组)算法。首先介绍了MHSS算法的基本原理,并对其仿真,表明其较传统算法更能满足更高导航完好性的需求;然后提出了MHSS-FDE改进算法,该算法与传统算法比较类似,需要计算检测门限进行有/无故障判决,将MHss方法中不受伪距测量影响的项排除,构造假设验证法的识别判别函数进行故障卫星识别;最后以多颗故障卫星条件为例对改进的MHSS-FDE算法故障识别率进行计算机仿真,并与现有的可用于多星故障识别的FDE算法进行仿真比较,结果显示:改进的MHSS-FDE算法具有较高的故障识别率。

多星座组合导航系统自主完好性监测方法研究

提出一种“VGC+BIT”的方法分析多故障情况下多星座组合导航系统的自主完好性监测性能。该方法基于现有GPS观测数据构建“准现实”的GPS/Galileo组合导航环境,可有效实现对多故障情况下GPS/Galileo组合系统完好性监测性能的分析。应用该方法计算GPS/Galileo组合导航系统中同时存在1~4个故障时的故障检测(FD)和排除(FDE)可用率。计算结果表明,在北京和上海两地,即使出现分布情况最坏的4个故障星,航路阶段FD和FDE的可用性仍大于99%。

高可靠性车载惯性传感器冗余配置方案优化技术研究

针对现有车载捷联惯导系统采用三轴正交安装陀螺配置模式,会出现单个陀螺故障直接导致系统失效的问题,本文提出一种基于正交锥冗余配置的高可靠性车载惯性传感器冗余配置方案。基于可靠性最大化、导航性能最优,以及单个陀螺故障后的导航性能更优的冗余优化准则,设计了五陀螺正交锥配置方案;在此基础上,设计广义似然比故障检测方法与基于线性预测思想的故障隔离方法相结合的故障诊断算法,解决惯导系统多陀螺故障检测和隔离的问题。性能仿真结果表明:惯性传感器冗余配置优化方案能使系统可靠性提升1.35倍,且准确实现对多故障的检测与隔离,对微型化车载捷联惯导方案设计具有重要的实际应用价值。