基于改进多模滤波算法的控制系统故障诊断

应用分层多模自适应滤波算法对控制系统的故障进行诊断时,只能识别出故障的类型,如识别出是传感器还是执行器发生故障,并不能判定出故障的大小.提出一种改进分层多模自适应滤波算法,应用此算法可使分层多模自适应滤波算法不仅可以检测出控制系统的故障类型,而且能够确定发生故障的执行器局部故障程度.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

等残差卡尔曼滤波器组算法的无人机控制故障诊断

提出了一种等残差卡尔曼滤波器组算法,它只需要单个卡尔曼滤波器的残差和状态估计及其线性变换,就可得到与标准的多模自适应滤波算法等价的残差,因此可以有效地减少计算量和计算时间.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

多模自适应滤波算法的性能改进方法

多模自适应滤波算法基于已知的故障情况设计出一组卡尔曼滤波器预测系统对给定输入的响应,根据卡尔曼滤波器的预测输出和系统的测量值确定各滤波器的残差,从而检测出系统是否发生故障及其故障类型.采用传统的多模自适应滤波算法检测故障时会有一定的时间延迟,不利于系统故障的实时检测,因此提出了几种减少多模自适应算法故障检测时间的方法,并将其应用于某无人机执行器和传感器的故障检测和识别,仿真结果证明可以有效地减少故障检测时间.     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

一种基于改进型KALMAN滤波器的导弹故障检测算法

常规卡尔曼滤波器有一大缺点，它要求精确的模型和噪声统计，但实际问题中，大多数情况上述要求不能满足。本文给出了考虑滤波器初始条件不精确性的Ｋａｌｍａｎ滤波器表达式。利用这种Ｋａｌｍａｎ滤波方法进行故障检测，降低了误报警率，提高了鲁棒性。由于导弹姿态控制系统模型的精确性有限，常规Ｋａｌｍａｎ滤波方法因其鲁棒性差很难检测故障，这种方法能有效检测故障。仿真算例表明此方法非常有效。     

GPS/SINS组合导航系统的故障检测与识别

针对GPS/SINS组合导航系统的故障检测与识别,提出一种层次滤波器结构,该结构包含主、子滤波器两个层次,使用不同的卫星量测信息.通过监测主、子滤波器的故障检测结果,识别出具体的故障卫星,利用未包含故障星的滤波器可进行不中断导航.完成了基于层次滤波器结构的GPS/SINS滤波算法和故障检测算法设计,将该方案应用于伪距组合的GPS/SINS紧耦合系统,仿真结果表明当只存在4颗可见星时,该方案仍能有效地检测和识别单颗卫星故障,增强了系统的完好性;同时仿真验证了该结构具备检测两颗以上卫星故障的能力,但不能识别具体的故障星.     

基于系统构型替换的固冲发动机故障模式半实物仿真

为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法，基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台，搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型，以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换，将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统，并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果，来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例，讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程，此外，该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证，具有很强的通用性，能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本，具有很强的应用价值。     

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。     

IMM PF算法在反舰导弹跟踪滤波中的应用

反舰导弹具有飞行速度高、进入目标高度低和机动性强等特点,对反舰导弹跟踪滤波属于典型的非线性系统估计问题,对算法要求较高。粒子滤波器可以获得近似最优解,采用粒子滤波代替交互多模型跟踪算法中的扩展卡尔曼滤波,将粒子滤波与交互多模型的优点相结合,用于非线性非系统的高速高机动反舰导弹目标跟踪,比较扩展卡尔曼滤波而言,这种滤波器对不确定情况有更好的滤波性能。将这种滤波器应用到跟踪算法中,可以对非线性系统取得良好的滤波效果。Monte Carlo仿真结果表明在反舰导弹各种机动情况下跟踪滤波算法是有效的。