液氢液氧火箭发动机稳态数值仿真与故障分析

根据发动机工作的物理过程建立了大型液氢液氧火箭发动机稳态故障的数学模型,数学模型包含了70个工作参数和45个干扰因素,采用了布罗伊登法求解。确立了各种故障的正确仿真机制,对计算结果进行了分析,并与试车结果相比较,吻合良好。     

舰船机电系统非完备使用故障数据分析

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,可预测装备的未来故障强度。     

航天器推进系统气液路故障仿真

为了研究和分析航天器推进系统气液路故障的发展变化规律及对整个推进系统性能的影响,在某挤压式航天器推进系统仿真模型的基础上,分别采用Realizable k-ε湍流模型和一维可压缩流模型对气路泄漏和堵塞故障进行动态仿真,采用一维不可压瞬变管流模型与变流量系数模型对液路泄漏和堵塞故障进行仿真分析。仿真结果表明:推进系统增压气路堵塞和泄漏故障,会导致增压不足,使推进剂供应管路压强下降;推进剂供应管路堵塞故障和泄漏故障会导致混合比偏离设计值,使推进系统性能降低。两类故障都会引起推力不足,致使系统性能降低。两者的不同之处在于:堵塞故障下,故障组件上游压强高于额定工况,推进剂消耗低于额定工况;泄漏故障下,故障组件上游压强低于额定工况,推进剂消耗高于额定工况。     

柔性加工设备机电系统的动力学模型与辨识

在剖析柔性加工设备机电系统结构、信息传递链等基础上，建立柔性加工设备机电系统较精确的动力学模型，并研制相应硬件，实现实时在线模型参数辨识，排除变工况与加工过程的时变性对状态监测与故障诊断的影响，为实现柔性加工环境下多变工况加工过程的实时状态监测、故障诊断与故障预警打下基础。     

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。     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。     

舰船机电系统使用故障数据分析研究

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出了故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行了分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,并据此预测了装备的未来故障强度。     

基于状态空间模型的线性模拟电路BIST方法

本文针对线性模拟电路,提出了一种基于系统状态变量的ＢＩＳＴ方法。该方法将系统的状态、状态变化率及输入信号进行加权求和,以此加权和作为系统的故障检测输出。将其值的大小作为判别依据,可以区分系统的正常与异常状态。此方法具有简单可靠,故障覆盖率高的特点。     

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.     

基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法

针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型。通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类。