基于一组Kalman滤波器信息融合的故障诊断

为了能及时准确地诊断发动机的传感器和执行机构故障,本文提出了基于一组Kalman滤波器信息融合的方法进行故障诊断。首先根据传感器特性设计了一组滤波器用于传感器故障诊断、隔离,每个滤波器针对一个传感器进行设计;其次根据执行机构故障特性设计了一组Kalman滤波器进行执行机构偏差估计,从而对执行机构进行故障诊断、隔离;接着给出了传感器、执行机构信息融合的诊断方案;最后分别给传感器、执行机构添加故障进行方案验证,仿真结果得出在传感器或者执行机构任意部件出故障的情况下,该融合方法可以有效地诊断并隔离出有故障的传感器或者执行机构。     

磁强计辅助MEMS惯性器件的新型数据融合算法

为实现载体姿态精确测量,设计了一种新型数据融合算法,用以替代传统的卡尔曼滤波器;首先,研究了陀螺仪、加速度、磁强计的姿态测量方法,通过试验分析测量误差分量,然后根据误差频域的差异性提出一种互补滤波器,并在二阶低通滤波器模型下推导出新型数据融合算法模型,最后,以FPGA为处理单元、MEMS惯性元件和磁罗盘为传感器单元开发一套小型姿态检测系统,进行可行性分析和精度估算;从载体的三维转动试验结果可以看出,新型融合算法测量值和卡尔曼滤波器输出值之差保持在±0.07°以内,并且不需要对传感器噪声特性精确标定;在运算时间方面,互补滤波器仅需360 μs,卡尔曼滤波器是它的3倍多,因此新型数据融合算法效率更高。     

基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法研究

针对传统故障诊断方法中多传感器数据融合技术难度大、特征提取困难等问题,提出了一种基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法,通过构建测量数据帧进行卷积计算实现多通道数据的自然融合,利用深度网络结构实现高层特征的自动提取和分类,从而高效地实现了故障分类诊断;经分别采用小规模数据集REF和大规模故障数据集BI02进行实验验证,均取得了较高的故障识别准确率,具有很强的工程应用价值。     

一种多滤波器组合导航数据融合方法

针对组合导航系统中使用单天线GPS接收机时导致姿态角不易收敛的问题,提出了一种互补滤波器和卡尔曼滤波器相结合的数据融合算法。该方法首先通过MEMS惯性传感器与磁强计设计了一种互补滤波算法。针对载体在变速运动过程中加速度计的倾角测量值有较大误差,影响互补滤波器输出精度的问题,通过GPS接收机和加速度计设计了卡尔曼滤波模型,将卡尔曼滤波器输出速度的微分量反馈给互补滤波器,实现了对互补滤波器中载体运动加速度的补偿。基于以上解算方法,以FPGA为核心处理器设计了组合导航系统并进行了车载实验。实验中,该方法有效补偿了汽车变速过程中的倾角测量误差,证明了该方法的有效性。     

多传感器采样系统的分布式容错估计

研究了多传感器采样系统在发生一类典型故障情况下的分布式融合估计问题;首先,针对局部传感器,利用Kalman滤波获得的新息进行故障检测;然后在最小方差意义下发展了传感器故障在线递归估计方案;进一步将所获得的估计结果对故障传感器的测量值进行重构,并应用射影定理建立了局部传感器容错更新算法;最后基于线性最小方差融合原则给出了多传感器采样系统的分布式容错估计方案;相比于已有融合估计方法,所提方案不仅能及时检测传感器故障,并且能进一步充分利用故障传感器信息来提高估计精度;数值仿真验证了方法的有效性和优越性。     

运载火箭多表冗余捷联惯组的故障诊断与决策

为了提高运载火箭惯导系统的可靠性,介绍了一种多表冗余捷联惯性测量组合的故障诊断和冗余信息重构技术,对陀螺仪和加速度计信息采取三取二的冗余、诊断的管理策略,将故障定位到具体惯组的某个敏感轴,对故障惯组隔离后进行信息重构,实现故障情况下的导航信息的正常输出,增强了运载火箭对惯组故障的适应能力。     

基于灰色关联和D-S证据理论的感应电转子故障诊断

针对单一的灰色关联或D-S证据理论在转子故障诊断中存在的不足,将灰色关联和D-S证据理论相融合的决策级信息融合方法应用到感应电机转子故障诊断中;首先用灰色关联对故障进行初步诊断,然后,将灰色关联分析的诊断输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配,最后,依据证据组合规则进行合成,得出转子故障的最终诊断结果;实验仿真结果验证了方法在转子故障诊断中的有效性,可以减小诊断的不确定性,提高故障的诊断准确率和诊断精度。     

基于案例推理和故障树诊断的专家系统设计

以A320自动飞行控制系统的故障为例,在故障诊断方案设计中将案例推理和故障树分析法两种常见的故障诊断方法进行融合,通过对两种诊断方法优缺点的相互弥补而得到一个较为完善的故障诊断方案,所设计出的故障诊断方案可为航空公司构建更完善的专家系统提供参考。     

舰用压力测量系统故障诊断方法研究

针对舰员进行舰艇现场修理的需求,开展了舰用压力测量系统的故障诊断研究。分析了其基本组成和实装布置,归纳总结了常发生的典型故障,结合舰员级修理的特点,进行了详细的故障诊断需求分析。针对信号处理电路模块故障、压力传感器故障、压力测量通道接线故障三种典型故障类型,分别制定了具体的故障诊断方案。在故障诊断方案的基础上,基于虚拟仪器思想开展了故障诊断系统的硬件、软件设计。在通用硬件平台的基础上,为实现不同诊断对象的诊断,分别设计了相应的接口电路和信号调理电路。利用LabVIEW作为开发软件,编写了各故障类型的故障诊断子程序。软硬件联合调试结果表明,该故障诊断装置界面直观、操作简单、功能完善。     

冲突信息条件下的装备故障诊断方法

针对冲突信息条件下的故障诊断难题,研究了基于近似表示空间的故障诊断方法;采用冲突诊断信息系统描述冲突故障信息,并将冲突诊断信息系统转化为近似表示空间,进而对其进行属性约简;设计了基于包含度的针对完备信息对象的故障诊断方法,采用向量补齐方法设计了针对不完备信息对象的近似表示空间故障诊断方法;最后,将该方法应用于航空发动机故障诊断,验证了该方法可有效处理冲突、不完备信息,显著提高了故障诊断准确率。     

基于改进的自适应回归时序模型故障诊断

汽车变速箱的故障诊断工作比较复杂,由于传统的诊断方法已不能满足复杂的故障现象, 文中提出了一种基于改进的自适应回归时序模型故障诊断方法;方法采用了基于时间序列故障诊断技术,首先测取工作环境下的振动信号,然后建立被诊断对象的时间序列数学模型,最后用信息距离判别法诊断出故障类型,提高了诊断效率;最后在变速箱进行了实验研究;选用型号为621B40型ICP加速度传感器测取变速箱的振动信号,通过设置模型参数(n,m)来模拟故障检测,实验分析表明,提出的算法可以有效地识别变速箱系统中不同严重程度的故障,且与传统的故障诊断算法相比,提出的算法对提高识别率和降低计算复杂度都有着明显的优势。     

无人机远程故障测试与诊断技术研究

为了确保众多无人机能够远程共享测试设备与技术人员等资源,设计了一种基于DataSocket技术和信息融合理论的远程故障测试与诊断系统;该系统采用PXI总线模块作为数据采集设备,利用DataSocket技术和虚拟仪器实现测试数据的远程传输;采用基于D-S证据理论的多智能诊断算法数据融合技术,提高故障诊断的准确率;同时为了便于故障信息的管理,把诊断出的结果存放在数据库中,远端使用B/S架构获取诊断数据;该远程故障测试与诊断系统可提高故障诊断正确率,实现故障信息的统一管理,节约成本提高效率,有一定的工程应用价值。     

卷积稀疏表示图像融合与超分辨率联合实现

为避免图像融合与超分辨率分步实现的不足,提出了基于卷积稀疏表示的融合与超分辨率重建联合实现方法。假设低分辨率与高分辨率图像之间具有相同的稀疏特征图,设计了一种高、低分辨率滤波器联合学习框架,实现对图像高低频成分的分离,并根据不同成分的形态特性设计了不同的融合规则:对于高频成分,根据稀疏特征图亮度信息和像素活跃性水平,设计了一种像素显著性度量方案来指导高频特征图的融合;对于低频成分,根据脉冲耦合神经网络能捕获邻域相似像素点火的特性,设计了低频成分融合方法。所提方法不需要将图像分割成重叠的块,避免块向量化的缺陷。实验结果表明,能有效提高图像融合的质量。     

基于BP网络和专家系统的铝电解槽分层故障诊断

针对铝电解槽故障种类繁多和不易诊断的问题,设计了基于BP网络和专家系统的分层故障诊断系统,包括前层分类和后层预报;通过对槽电阻信号的频谱分析,提取了故障特征信息,并对故障进行分类;建立了基于BP网络的前层分类器,用于诊断特征显著的故障;制定了故障诊断和控制规则,完善了专家系统的知识库,根据前层分类结果对余下故障进行诊断;通过制定规则,将前层分类和后层预报相结合,实现了故障诊断系统的整体设计;仿真结果及理论分析表明,该系统可有效预报单一及复合故障,提高故障诊断的准确率,保证铝电解槽工作状况的稳定。     

基于模糊技术的非线性系统目标跟踪融合算法

提出了一种基于模糊技术的非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法.在基于卡尔曼滤波器的分布式融合算法中,利用模糊技术中的决策距离思想,对实时跟踪目标的多传感器进行动态分组,以获得在非线性系统中目标跟踪的最佳融合数据精度.仿真结果证明,该算法是一种有效的分布式融合算法.     

复杂机载电子系统故障综合诊断技术研究

故障综合诊断技术一直是复杂机载电子系统研发过程中的关键部分,当前的故障诊断技术同时需要机内测试（BIT）和场外自动化测试设备（ATE）的测试结果才能得出诊断结果,诊断效率低,时间长并且不能在线诊断。针对新一代战斗机将更加依赖航空电子系统的趋势,迫切需要一种诊断时间短,且能够实现在线诊断的故障诊断技术。因此,一种基于模型的故障诊断方法被提出。该方法通过融合多信号模型和整数编码故障字典模型,模块间采用多信号模型,单个模块中采用整数编码故障字典模型,克服了多信号模型对测试信息的浪费和整数编码故障字典模型建模困难的缺点,并提出一种多目标测试优选方法,通过优化检测方案,充分发挥BIT的检测性能。该方法通过充分使用BIT的测试信息,摆脱了对场外ATE的依赖,实现了在线快速定位故障并识别故障模式。     

基于RBR和PCA的2.4米风洞故障诊断系统应用研究

为解决2.4米风洞试验装备的故障监测与诊断（FDD）问题,设计了一种基于规则推理（RBR）和主元分析（PCA）的并行故障诊断系统。对试验流程和因果关系较强的单一装备故障,采用RBR诊断方法;而对控制过程和重要传感器的故障,通过构建PCA模型,根据平方预报误差（SPE）实现系统故障的诊断。运行效果表明：该系统实时性好、诊断结果与实际相符合、且对过程故障具有较强的针对性。     

基于并行禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断

飞机燃油系统是一个由许多相互联系的子系统构成的复杂总体,因而易于发生各类故障,当故障发生时会造成严重影响,为此,设计了一种基于禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断方法;首先,建立了飞机燃油系统的故障诊断模型,然后,建立了3层的BP神经网络故障诊断模型,并采用禁忌优化算法对BP神经网络进行参数优化,得到多个并行诊断的禁忌神经网络,输入样本数据对其训练并利用BP反向传播算法再次调优;最后将测试样本数据输入各禁忌神经网络,并将诊断结果作为证据采用DS证据理论进行融合,得到最终的故障诊断结果;实验结果表明:引入DS证据理论的故障诊断方法能有效克服单一故障诊断方法无法精确诊断故障的不足,诊断精度高,具有较大的优越性。     

基于融合技术的电子产品PHM系统研究

针对故障预测与健康管理(PHM)的复杂性,对融合技术进行了深入的分析和研究,提出了一种基于神经网络的特征融合方法,融合结果最大限度的给出决策分析所需要的特征信息,提高了故障诊断的可靠性;在预测方法上,提出了一种基于故障预兆监控与推理和失效物理(PoF)模型方法相融合的预测方法,充分利用了每种预测方法的优势,故障预兆监控与推理的方法能够提供故障诊断功能,而失效物理(PoF)模型的方法则有助于确定故障根源,融合预测方法能更加及时准确的预测故障;融合技术丰富了PHM的理论体系,提高了其实用价值。     

基于极限学习机与规则推理的NPC三电平逆变器二级故障诊断方法

针对NPC三电平逆变器故障诊断问题,提出一种基于极限学习机与规则推理的二级故障诊断方法。分析了依据输出电流诊断故障的可区分性,以及故障模式的分类。然后对输出电流提取故障特征,并采用极限学习机完成故障初级分类。对于初级分类结果为电流不可区分故障情况,再根据桥臂电压信息运用规则推理法实现故障二级精确诊断。诊断实验表明,该方法能够实现NPC三电平的多模式故障诊断,且故障诊断方法简单、定位精确、快速、鲁棒性强。