利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

基于LS_SVM与PCA的小型无人机传感器故障诊断

针对小型无人机机动性强,故障多且难以实时检测的特点,提出了将最小二乘支持向量机(LS_SVM)与主元分析法(PCA)相结合对小型无人机传感器进行故障检测与分离。最小二乘支持向量机用于建立预测模型并生成残差,实时检测传感器故障;利用主元分析法将故障信号分离,进行故障诊断。仿真结果表明,最小二乘支持向量机与主元分析法相结合对无人机传感器具有良好的故障诊断效果。     

涡轮泵实时故障检测的时间编码信号处理方法研究

为了提高液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测的有效性,通过取消对胞元长度限制和提出新的编码计算方法,提出了一种改进的时间编码信号处理方法,并将其应用于涡轮泵振动信号的实时特征提取.通过正常和异常涡轮泵历史试车稳态过程的振动数据对该方法的稳定性和故障检测有效性进行了验证,结果表明,基于时间序列编码的信号处理方法可以有效提取故障特征,可用于涡轮泵故障的实时检测.     

液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统

为了提高液体火箭发动机涡轮泵的安全性,降低其故障带来的破坏性,设计了某型液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统(TP HMS),工程实现了TP HMS的测试硬件子系统、实时故障检测子系统、试车后数据分析子系统和实时数据库支持子系统等,讨论和分析了TP HMS的功能和执行流程,然后利用历史试车数据与转子试验平台数据对TP HMS中的多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)进行了离线和实时在线验证;利用自适应时频谱对测试数据作进一步的分析。结果表明,MATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力;自适应时频谱能有效抑制时频交叉项的干扰,准确给出故障信号的时间和频率信息。因此,TP HMS适合于液体火箭发动机涡轮泵健康状态监控。     

基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估

为提高空袭目标威胁评估的准确性,在分析目标威胁评估特点的基础上,提出了一种基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估方法.该方法以黎曼几何为理论依据,通过构造一种新的保角变换,并利用该保角变换对核函数进行修正,可提高支持向量机用于空袭目标威胁评估的精度.通过实例仿真与标准支持向量机方法进行比较,说明了该方法的有效性和优越性.     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

支持向量机动态多分类方法

针对支持向量机分类中存在盲区的问题,在分析多分类支持向量机构建方法的基础上,采用二叉树支持向量机,通过类型知识库动态更新,建立了二叉树支持向量机动态多分类模型;选取径向基函数作为核函数,给出了提高多分类模型性能的核参数和惩罚因子寻优遗传算法;以卫星整流罩空调系统表冷器控制单元为仿真实验对象,建立了传感器偏置故障、漂移故障、完全故障和精度下降故障的多分类模型,验证了提出方法的有效性。     

基于OCSVM和MCSVM的新故障检测与诊断技术研究

针对SVM故障诊断方法无法对新故障模式进行有效检测的问题,在阐述OCSVM原理的基础上,详细分析了各种参数对其性能的影响,提出了基于OCSVM和多类分类MCSVM相结合的新故障检测与诊断方法．实验结果表明,该算法在故障诊断及新故障检测方面有较高的精度,具有良好的推广性．     

基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法

为了有效地检测液体火箭发动机涡轮泵的故障,分析了某型液体火箭发动机的28次历史试车数据,得到了涡轮泵转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率的数值,研究了这4个转子固有频率幅值的稳定性及对涡轮泵故障的敏感性,得出了它们具有较强的稳定性和故障敏感性的结论。在此基础上,提出并验证了基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法。结果表明,基于转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率幅值能有效地检测涡轮泵的故障。     

采用故障树的数据链系统故障模式

根据数据链系统的故障检测困难的特点,采用故障树分析法,建立了数据链系统的故障树;在详细分析数据链系统故障特点的基础上,提出了端口功能检测法、调制解调器替代法和电性能参数检测法3种故障定位方法。设计了端口功能检测法中数据测试仪、终端设备模拟器和自环测试监测仪的系统连接方法,设计了调制解调器替代法的系统连接方法和电性能参数检测法的常见电性能参数。综合使用故障检测定位方法,可快速定位数据链系统常见故障。     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

分段供电切换传感器的在线故障诊断方法

分段供电切换传感器是多段直线电机控制系统的重要部件。针对其故障检测与定位的问题,提出一种切换传感器故障的在线诊断方法。对采集的传感器信号数据进行压缩,以提高计算的效率;研究切换传感器信号根据次级运动的变化规律,定义标准信号集合;给出计算传感信号差异度的方法,作为分析信号相似程度的量化指标;将问题表示为基于有向图的搜索问题,并根据问题的特点缩小搜索的范围;由此提出搜索算法,可以根据测量的传感信号时序估计传感系统的状态变迁过程;给出故障定位流程,利用算法估计的结果,根据系统标准信号集合进行故障定位。为了说明算法与预期结果的一致性,给出3个命题并进行证明;通过实验验证了故障诊断方法的有效性。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...     

液体火箭发动机基于模型的故障检测算法

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的故障监控问题,建立了用于发动机故障检测的非线性动态数学模型,设计并实现了发动机系统的广义卡尔曼滤波器。利用新息序列的统计特性,进行了发动机故障新息检测算法的仿真研究,讨论了降低滤波器计算费用的方法以及置信度、自由度对检测算法性能的影响。本文的工作为进一步研究发动机故障在线实时检测算法奠定了重要基础。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题，提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息，建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列，获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略，实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象，仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度，而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式，可以快速准确地检测和分离传感器故障，辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。