文档介绍：万方数据
自适应滤波算法在导弹动力系统故障诊断中的应用Lid6noisenely张玉祥，王德文，沙寒张玉祥∞鹤meValuevesves盯：作为模式向量；应用模型时，可采用穑：，⋯，妒。，盯：作为模式向量。机械科学与技术恚诙诒こ萄г海靼摘要：基于时间序列的模型方法在用于液体导弹动力系统稳态工作段故障检测时遇到了两难题。其一，由于系统差异，在以试车时的动力系统状态的均值作为实际运行时动力系统状态均值时，得到的时间序列必定不再是零均值；其二，导弹动力系统工作环境不同时刻不尽相同，表现在模型中其观测噪声是时变的。在实践中，我们采用了基于扩展滤波的自适应算法以及带有时变噪声统计的自适应滤波算法很好地解决了相关问题。KalIrIaIlAYuxiangWangEnneering时序模型方法的检测与诊断内容故障检测与诊断是根据导弹动力系统在工况正常和异常两种情况下所测得信号的特征不同，确定两种基本模式，再将实测信号的相应特征量与之比较，从而判断系统是否发生故障。故障检测与诊断是以模式识别为基础的。和等时序模型由于是一个信息的凝聚器，可将系统的特性与系统工作状态的所有信息都凝聚在其中，因而可根据它对系统的状态进行分析诊断。同时，又由于时间序列模型是一个预测器，因而可利用它对系统的发展趋势进行预测，对隐患进行早期诊断；还由于时序模型在某些方面具有优于传统的周期图谱的一系列优点，因此，它具有较强的识别与诊断能力。在故障检测与诊断中，时序模型方法应包含以下几个(1)与状态有关的、能够反映状态变化的特征信号。如在液体导弹动力系统中经常测量发动机氧化剂流量、发动机燃烧剂流量、涡轮泵转速以及氧化剂喷前压力或燃烧室压力等。(2)变化最敏感的特征向量。从时序模型中形成特征向量，当AdA[I(3)的原则。(4)地确定能将状态进行分类的门限值。第卷年771003-8728(2006)07JD789JD4騮Ⅱ琒，痑AbstractThetoeproblemsOnewhene嬲甌sedesLMPSKalmanfilterfauIt￡20050r729作者简介：张玉祥，男，陕西，副教授，博士主要内容：timevarying．骸阨：坎鵃甤
万方数据
盯：^=+Mle这样，模型中共有妒。，妒省＃ⅲ汗瞡个参n7mC日匹石一一籶，⋯，机械科学与技术在系统检测与故障诊断中，由于计算速度的要求，一般都采用模型，尤其是对于实时工况状态检测时。一方面由于高阶的模型可以精确的逼近模型；另一方面，因为模型计算量小，能够满足实时检测所要求的计算速度。在一些实例中，即使使用模型建模，在构造模式向量和判别函数时，也多采用模型中部分的参数。模型可用下式表示出且满足下列条件：(1){}|77_D(o)(2)0Iq=0<ss时刻扎不相关。9⋯，妒。反映了系统的固有特性，模型残差的方差与系统的输出特性密切相关。3在本文所研究的导弹动力系统检测与诊断中，最终的研究目的为实时对系统的运行状态作出评估，这样，在状态检测中，最终使用的算法应能实时递推地跟踪系统的运行状态。但在利用实时递推算法辨识系统状态时，为了进行状态检测和诊断，需要预先知道在正常工作状态下的模型结构和模型参数。为此，本文在实际利用时序模型时，首先利用参数递推估计法得到系统在正常工作情况下的时序模型，其具体步骤如下：(1){}算法由低阶时序模型参数