题目：非线性飞控系统故障检测与诊断技术研究

现代战争对战斗机可靠性和生存能力的超高要求和战斗机技术的飞速发展促进了对自修复飞控技术的研究。飞控系统故障检测与诊断是实现自修复技术的前提和关键。本文以复杂的不确定非线性飞控系统为对象，主要研究了飞控系统故障检测与诊断问题，重点研究了如何建立非线性系统的估计模型(包括非参数模型)从而构造残差信号，如何提取系统的故障特征两方面的技术与方法。论文的主要研究工作和创新性研究成果表现在：1、分析了对于复杂系统传统建模方法和基于神经网络建模方法的不足，通过仿真实例研究了基于神经网络的估计模型的逼近效果和泛化能力，分析了它的不足。2、提出基于神经网络的混合估计模型，给出建模结构框图，根据某型飞机在Matlab平台上建立的线性和非线性纵向系统，产生样本数据，建立混合估计模型，给出仿真结果，证实了混合估计模型有效地改善了复杂不确定非线性飞控系统的神经网络估计模型的模型误差，提高了模型的逼近效果和泛化能力。3、采用小波分析作为系统故障信号处理的手段，引入Hermitian连续小波变换进行奇异性检测，仿真结果表明，能够在小波变换的时间－尺度幅图和相图中清楚地看出故障发生时刻。4、在Matlab平台上建立飞控系统的估计模型，构造残差信号，通过对残差信号的多尺度小波分析，从强噪声背景中提取出了故障特征，通过对某飞行控制系统的仿真说明了该方法的良好效果；利用连续小波变换对输出残差信号做奇异点检测，仿真结果表明能够很好的检测出故障。本文的研究成果对飞控系统的故障检测与诊断具有一定的理论意义和应用价值。