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.     

舰船主动力装置故障隔离与参数估计方法

针对舰船主动力装置结构复杂、故障种类多和系统不确定性等故障诊断问题,提出采用基于双因果键合图模型的定量故障隔离与参数估计方法。根据系统传感器配置方案,建立双因果键合图模型,通过因果路径分析,推导得到系统解析冗余关系,并获得故障特征矩阵。建立系统线性分式变换键合图模型,开展故障仿真,将其与双因果键合图模型耦合,在MATLAB/Simulink环境中进行仿真试验,实现了舰船主动力装置的故障隔离与参数估计。结果表明：对双因果键合图模型因果路径分析,可以避免手动推导系统解析冗余关系的繁杂过程;基于其部件构造方程的分析可以有效实现系统故障隔离与参数估计,实时跟踪和预测故障状态。     

基于模糊模型的发动机部件级故障隔离方法研究

发动机故障诊断与故障隔离是发动机健康监控领域的一大难题,但对发动机故障定位、预防灾难性事故发生及发动机维修意义重大。为了准确地确定故障发生的部位,本文针对某型液体火箭发动机,提出一种基于模糊模型的部件级故障隔离方法。首先对发动机系统进行部件的划分,然后建立各个部件的模糊模型并进行训练,最后按照设定的故障检测与隔离策略对故障进行诊断。利用两组发动机故障仿真数据对基于模糊模型部件级故障隔离方法进行验证,结果表明:本方法可以实现单一或多个部件故障隔离。     

强实时双系统中容错技术研究

在关键任务部门中 ,实时双系统的应用越来越广泛。如何保证高的可用度和高的响应时间是它们共同面临的问题。在本文中 ,全面论述了强实时双系统容错技术中的关键问题 ,包括系统结构定义、故障检测、状态切换。实际应用的结果表明 ,方案可以满足应用系统高可靠、强实时的需求 ,取得了良好的效果     

独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对液体火箭发动机试车中,因噪声干扰、不同源信号之间的混叠而造成的信号信噪比低、信号分析和特征提取难度大的问题,提出采用独立分量分析(ICA)法对液体火箭发动机试车信号进行分离,以提高信号的信噪比,并能实时反映各子系统工作过程,为数据分析、特征提取和故障检测与诊断提供可靠的信号。通过对某型液体火箭发动机热试车压强信号进行实例分析,验证了该方法的有效性。     

基于迭代学习观测器的卫星姿态滑模容错控制

为解决卫星上反作用飞轮存在安装偏差、故障及外部干扰情况下的姿态控制问题,提出了一种基于迭代学习观测器的姿态容错控制方法。该方法通过设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对执行机构发生的故障以及安装偏差进行精确的估计。并利用观测器的观测结果设计滑模控制器,使处于外部干扰条件下的卫星系统在执行机构发生故障的情况下可以快速稳定地完成姿态机动任务。进一步基于Lyapunov稳定性定理证明了迭代学习观测器及控制器的全局渐近稳定性。针对反作用飞轮存在不确定性及故障的情况下进行仿真,仿真结果表明,与同类容错控制方法相比,所提方法可以更加快速精确地对故障进行估计并完成姿态控制。