转台的粗糙神经网络故障诊断系统设计

针对转台故障的多样性与复杂性,设计了独立于专家的粗糙神经网络故障诊断系统。首先建立转台故障诊断决策表,然后用粗糙集方法约简冗余属性,最后设计了神经网络分类器和辨识器。实验结果显示,诊断系统能较好地区分和辨识具有相同故障现象的不同故障,诊断正确率达到96.7%。将粗糙集理论与神经网络相结合,简化了信息表达空间,减小了神经网络结构的复杂性,并具有强大的容错和抗干扰能力,工程实用性强。     

基于小波变换的精密测试转台测角系统的故障诊断

针对精密测试转台测角系统的突变性故障、饱和故障和高频干扰故障,研究并提出了一种基于离散小波变换的故障特征提取方法。这种方法采用db4小波函数对测角系统激磁信号进行小波变换,将原始信号分解为近似信号和细节信号。根据分解得到第一层的细节信号,可以定位突变性故障和饱和故障。通过多层分解,确定近似信号和细节信号的最大幅值,根据信噪比大小可以确定是否存在高频干扰故障。实验结果显示,通过该方法可以实现对测角系统激磁电源故障准确的故障特征提取和定位,提高了精密测试转台的安全性和可靠性。     

基于粗集理论的精密测试转台故障诊断

分析了精密测试转台的故障类型及产生机理,研究并提出了基于粗集理论的故障诊断方案．该方案基于不可分辨性的思想和知识简化的方法,在保持分类能力不变的前提下,采用差别矩阵对精密测试转台故障库进行知识约简,从故障样本集中推理出逻辑规则作为诊断规则,揭示了转台故障信息的内在冗余性．实验结果显示,通过该方法可以实现对精密测试转台故障的准确定位,提高了精密测试转台的安全性和可靠性。     

协同式专家系统及其在三轴转台故障诊断中的应用

针对传统的专家系统在处理多领域知识方面的缺陷,作提出了一种协同式专家系统,给出了相应的模型和结构,并提出一种裁决算法,将多个涉及不同领域的子专家系统融合起来,共同实现专家系统的多领域问题求解。以此方法构建的TRDES目前已应用于高精密三轴转台的故障诊断中,效果良好。     

基于减聚类和T-S模糊神经网络的转台故障诊断系统

在分析转台故障类型和机理的基础上,针对故障与征兆之间的复杂非线性映射关系,提出了一种基于减聚类的T-S型模糊神经网络故障诊断方案.首先建立了转台故障底事件与征兆信号的明确对应关系,并以清晰数值形式表述专家的诊断经验;然后在减聚类算法中引入权值的概念,获得简约规则表;接着利用抗噪声训练方法训练网络,使其能够克服一定幅值内的噪声干扰;最后利用含噪声数据和测试数据分别试验.试验结果表明:该方法能有效减少诊断规则的数目,准确地实现故障识别,对噪声的容错能力强,有很强的工程实用性.     

转台速率系统的学习控制

本文分析了直流电机的齿谐波定位力矩对转台速率平稳性的影响，提出一种基于角位移周期的学习控制方案，以补偿力矩波动对速率系统性能的影响。实例仿真说明学习控制能有效地提高转台的速率平稳性。     

测试转台温控箱的计算机控制

本文针对测试转台温控箱系统的大滞后特性，设计了一种带Ｓｍｉｔｈ预估器的ＰＩ校正器，并采用了基于８０９８单片机的计算机控制实现。仿真和实验均表明，文中的控制算法能够有效克服纯大滞后对控制系统稳定性的影响，具有良好的鲁棒性及控制性能，而且实现简单，可靠性好。     

测试转台测控系统电磁兼容性设计

本文全面讨论了测试转台测控系统的电磁兼容性问题,针对一般研制过程中常见的干扰及采用PWM数字功率放大电路而引入的调制频率干扰,从设计到装配工艺提出了抑制措施.经在某型单轴伺服转台中的实践证明,文中提出的一系列方法对克服电磁干扰,提高测控系统的可靠性和精度行之有效.     

转台测角系统标定方法的研究

本文提出一种高精度转台测角系统标定的新方法，该方法以光电自准直仪作为标定基准，用齿盘、多面棱镜作角度给定，转台工作在速率状态下，自动完成高精度转台测角系统标定任务，给出标定精度和误差曲线。该方法避免了人为因素造成的测量和计算误差，使标定过程更加快捷、准确、可靠。     

测试转台变负载轴系的自适应控制

针对多轴转台中负载转动惯量和干扰力矩的不确定性，提出了一种离散的模型参考自适应控制方法。此方法简单易实现，仿真结果表明：它能够有效的抑制转台运动中变参数的影响，并取得良好的控制效果。     

采用超声电机的旋转式惯导系统转台

目前国内外针对旋转式导航系统的研究表明,调制转台的性能直接影响到系统的导航精度。提出利用新型超声电机位移分辨率高、响应快、电磁兼容性好等特点,研制了高精度、低成本的超声电机调制转台,并实现了转台的非线性控制,从而增强导航系统旋转调制效果,进一步提高导航精度。相比于体积和功耗较大的常规电磁驱动旋转平台,该超声电机转台控制精度优于40',响应时间优于5ms,体积小,且无磁影响,有利于实现低成本、低精度的MEMS旋转式导航系统的高精度应用,并进一步推动低成本微小卫星的应用和发展。     

一种基于小波变换的故障诊断改进算法

为提高多传感器组合导航系统对各导航传感器的在线故障检测能力，提出了一种基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断改进算法。该算法在分析调频高斯小波特性的基础上，采用高斯小波变换计算出观测量的小波系数后，然后利用带遗忘因子的数据平滑算法对小波系数进行平滑，通过判断平滑值来诊断导航工作正常与否。其优点是仅利用传感器的观测量来直接检测导航传感器故障，适当选择小波变换的拉伸因子和数据的衰减因子可以对方差突变等软故障进行有效的在线检测，并解决了误检问题。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于转台误差分析的高精度惯测组合标定编排改进

转台误差影响高精度惯测组合标定精度。利用姿态转换四元数建立了转台误差模型,分析了转台误差对一种典型惯测组合标定编排方案的影响。在分析转台误差影响规律的基础上,提出了一种标定编排改进方案,可以有效抑制转台误差,提高标定精度。仿真和试验对标定编排改进前后的标定精度和导航性能进行了对比,表明改进编排方案可以提高陀螺和加速度计安装误差角标定精度,改善系统导航性能。     

基于案例推理方法在惯性导航故障诊断专家系统的应用

以测量船惯性导航系统为例,为解决其故障诊断专家系统知识瓶颈问题,特别是突发、原因不详的故障,利用专家知识和以往的工作经验积累,在故障诊断专家系统中融入了基于案例的推理方法。这种推理方法把知识获取简化为领域内经验知识的收集,并以此为基础构造案例库;把基于规则的推理转化为基于案例推理,即在案例库中检索相似的经验知识。采用基于案例推理的方法,可以简化知识获取的过程,求解效率高、质量高,具有持续的学习能力,能有效提高故障诊断系统的智能化程度。文中重点介绍了构建该故障诊断专家系统的案例知识表示方法、案例的索引和检索算法等关键技术。     

基于Rough Set的油液故障诊断系统的知识发现

结合Rough Set理论和摩擦学系统的特点，讨论了油液故障诊断系统的不协调性．在包含度方法的基础上，将普通二元关系进行推广，提出了一种不协调油液故障诊断系统知识发现模型，给出具体的运算方法，并通过试验实例验证了该模型的有效性．结果表明，该模型在最大分布约简的基础上进行油液诊断知识获取，能够很好地完成不确定性问题的推理，并且可以推导出具有最大可信度的油液诊断知识规则．     

混合χ~2检测法在组合导航系统故障检测中的应用

为提高SINS/GPS组合导航系统的可靠性,在分析了残差χ~2检测法和双状态χ~2检测法的基础上,提出一种混合χ~2检测法。该方法中残差χ~2检验法和双状态χ~2检验法并行工作且共用同一个卡尔曼滤波器,同时残差χ~2检验法的检测结果决定了对双状态χ~2检验法的两个状态递推器的操作:当残差χ~2检验法检测到组合导航系统故障时,则通过控制开关使卡尔曼滤波结果不对两个状态递推器进行状态重置,反之,如果残差χ~2检验法检测系统正常,则允许卡尔曼滤波结果对状态递推器进行状态重置,从而有效地解决了残差χ~2检验法对软故障不敏感的问题和双状态χ~2检验法的两个状态递推器易受污染的问题,组合导航系统故障诊断结果由残差χ~2检测法和双状态χ~2检测法共同决定。仿真实验分析表明,该方法能够降低虚警率,有效地提高组合导航系统故障诊断的准确性和可靠性。