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航空发动机传感器故障诊断与容错控制研究进展（图）
航空发动机 传感器 故障诊断 容错控制
2019/10/12
航空发动机中控制系统通过传感器测量的信号来实现对运行状态的监测与控制，因此传感器测量信号的准确可靠是控制系统安全稳定运行的关键因素，为了提高控制系统的稳定性、安全性及可靠性，对传感器进行故障诊断、隔离及信号重构具有重要意义，在故障诊断中比较成熟的方法是阈值法，而这其中故障阈值的选取又是一个难点，因此需要考虑采用优化算法对传统阈值进行修正。研究人员采用了基于卡尔曼滤波的故障诊断方法对发动机传感器进行...
提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出...
为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后...
基于OTHR与纯角度传感器群数据关联的模式辨识与定位精度提升
纯角度传感器 数据融合 模式辨识 定位精度提升
2012/6/25
天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率和低测量精度)和"多径"(多条传播路径)的挑战,因此传播模式的准确辨识与目标定位精度提升是改善跟踪能力的关键。首先利用纯角度传感器群获得目标地理位置的初步估计,然后采用极大似然估计建立了OTHR的传播模式和杂波模式的辨识规则,进而利用最小方差估计准则实现OTHR和纯角度传感器群的量测融合。仿真结果表明,此算法的模式辨识正确率很高...
基于单叶双曲面的标准Stewart并联结构六维力传感器各向同性优化设计
Stewart并联结构 各向同性 传感器 优化设计 单叶双曲面
2011/12/25
基于Stewart并联结构六维力/力矩传感器在空间六维力的准确检测上具有广泛前景,设计低耦合、高精度、易于标定和使用的六维力/力矩传感器是其结构设计的关键问题。传统Stewart并联结构几何参数描述为6个相互耦合的变量,不利于实现设计参数与设计指标的解耦,而且非正交条件下的各向同性使得六维力/力矩传感器仍存在耦合,为此提出基于单叶双曲面定义并构造Stewart并联结构,将最小结构参数描述集元素数量...