ARINC659总线简介

简要描述了综合化模块化航空电子在线可更换模块（LRM）之间数据传送的标准──ARINC规范659。     

组合化──它的基本概念、实现途径和方法

描述了组合化（模块化）的内涵及其三种存在形式（派生型、系列型、综合型）；分析了组合化（模块化）与通用化、系列化的共同点及联系与差别；产品组合化（模块化）包括两个过程：建立模块系统（确定需求、进行功能分析与分解、划分模块、设计和开发模块），通过功能分析、分解和组合设计，组合形成新产品。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

PID在线自动整定法在台式燃料炉微机控制中的应用

本文以开原化工机械厂台式燃料炉微机控制为例，从频率分析的角度、阐述了PID控制规律，并针对常规的PID控制中存在的问题，提出了借用选择性强的ITAE（the integral of time-multiplied absolute-value of error criteion）准则，对其实现了在线自动调整，并给出了计算机在线自动整定PID控制算法中的最佳参数。     

综合模块式航空电子系统的工程实施

综合模块式航空电子系统（IMA）在商用飞机中的应用已成大势所趋，它最大的优点是综合程度高，体积小，重量轻、维修方便。在IMA核心处理平台发展方面，最近还出现了可在航线可更换模块（LRM）上进行各功能的动态分配的平台结构，如泰雷兹公司的以软件为主导的IMA（即SoftlMA^TM）结构，对未来的军、民用飞机都有很大价值。     

ARINC659总线验证平台节点设计与实现

ARINC659背板总线是综合化模块化航空电子系统（IMA）中在线可更换模块（LRM）之间的数字数据传送标准。在所构建的ARINC659总线验证平台中,对ARINC659总线节点的设计和实现进行了深入研究,并给出了测试结果。     

基于MOTOROLA D15手机模块的无线发送模块的设计

应用Motorola D15手机模块设计GPS系统中的无线发射部分，在硬件设计部分介绍了手机模块与微处理器的连接关系，而在软件部分介绍了AT指令、编码过程和发送过程。     

从UPS看现代物流（续）

三、物流发展的现实课题：电子商务──战略 电子商务已逐渐形成全球化的产业，ＵＰＳ的电子商务战略是将自己的物流解决方案最大限度地融合到用户的业务流程中去，用物流服务使虚拟世界中的电子交易得以在现实世界中完成。１９９７年，ＵＰＳ推出了基于互联网的运输“应用程序界面”（ＡＰＩ），名为“ＵＰＳ在线工具”（ＵＰＳＯｎｌｉｎｅ　Ｔｏｏｌｓ）。这套工具是一个独立的应用程序模块，可以直接嵌入电子商务网站，使这些网站获得运输派送业务所需的基本功能。这一工具可以为用户提供与物流有关的各种服务，包括运输服务种类的选择…     

一种在线油料电导率测量装置的研制

介绍了一种在线油料电导率测量装置。该装置主要由显示控制模块、电导测量模块和环境监测模块组成,具有电导率测量、温湿度测量、大气压力测量、温度系数补偿、定点校准等功能,方便安装、维护;通过对影响参数的检测,增强了同批次油料不同地域测量数据的可比性;测试数据分析结果表明该装置的主要性能指标达到设计要求。     

亚太需求主导F-16升级市场

受F-35迟迟不能服役的影响，美国空军曾经发起了F-16换装有源相控阵（AESA）雷达的升级项目。然而，近两年美国的国防预算削减导致升级项目陷入停滞，而早期在这一项目上投入较多精力的厂商只有着眼于海外，其中亚太地区是这一升级项目的主要市场。     

考虑执行机构误差的编队卫星姿态分布式时延滑模自适应协同控制

针对编队卫星姿态协同控制问题,在考虑到执行机构误差的前提下,提出一种将时延控制与滑模自适应控制相结合的鲁棒控制方法.该方法通过引入自适应更新律实现对执行机构小角度安装误差的在线估计,同时通过滑模控制完成对外界干扰和执行机构随机幅值误差等随机扰动的抑制.由于引入了时延环节,只需对上一时刻控制力矩进行单位时延,达到大大简化...     

一种新的混合高斯模型的学习算法

混合高斯模型是背景对消中一种非常有效的方法.本文提出了一种有效的混合高斯模型的学习算法.与以前的方法不同在于:a.根据最大似然准则,在线的更新模型的参数;b.定义了遗忘因子和学习率因子,并根据它们实际的物理含义,得到了更一般的形式.运用这种算法对模拟视频数据和真实视频处理,结果表明,本文提出的学习算法无论在收敛速率,还是在准确性方面,都要优于以前的方法.     

基于阻力加速度倒数剖面的再入轨迹规划与制导方法

针对升力式飞行器再入制导问题,提出了一种基于阻力加速度倒数剖面的在线解析规划与制导方法。首先将过程和终端约束转换成阻力加速度倒数形式的飞行走廊,采用三次样条函数描述倒数剖面。然后通过解析计算航程上下界,利用待飞航程在倒数剖面内的近似线性关系,以满足待飞航程为目标,迭代计算得到阻力加速度倒数剖面;在飞行过程中根据当前状态和实际待飞航程,周期性更新阻力加速度倒数剖面。通过对阻力加速度剖面的跟踪进行纵向制导,解算倾侧角指令;通过倾侧角反向来进行侧向制导,限制航向角偏差。实现了再入轨迹的在线快速生成与更新,并利用阻力加速度动态特性,将其与跟踪制导结合,提出的方法效率高,适应性强,有工程应用的潜力。     

Real-time fault detection method based on belief rule base for aircraft navigation system

Real-time and accurate fault detection is essential to enhance the aircraft navigation system’s reliability and safety. The existent detection methods based on analytical model draws back at simultaneously detecting gradual and sudden faults. On account of this reason, we propose an online detection solution based on non-analytical model. In this article, the navigation system fault detection model is established based on belief rule base (BRB), where the system measuring residual and its changing rate are used as the inputs of BRB model and the fault detection function as the output. To overcome the drawbacks of current parameter optimization algorithms for BRB and achieve online update, a parameter recursive estimation algorithm is presented for online BRB detection model based on expectation maximization (EM) algorithm. Furthermore, the proposed method is verified by navigation experiment. Experimental results show that the proposed method is able to effectively realize online parameter evaluation in navigation system fault detection model. The output of the detection model can track the fault state very well, and the faults can be diagnosed in real time and accurately. In addition, the detection ability, especially in the probability of false detection, is superior to offline optimization method, and thus the system reliability has great improvement.     

辅助动力装置控制系统传感器智能解析余度方法

针对辅助动力装置(APU)控制系统传感器故障,提出了一种基于协方差优化集成极限学习网络(COSELM)的传感器智能解析余度方法。该方法能够根据在线序列预测误差的最小方差来自适应更新单个在线序列极限学习机的权重系数,发挥和权衡各个学习模型的优势,通过提高模型算法的稳定性和泛化性,改善传感器智能解析余度的精度。通过在某辅助动力装置控制系统传感器解析余度的验证表明,提出的COSELM方法可以解决传感器在发生偏置故障时的信号重构问题,重构误差不超过1%,适用于不同辅助动力装置个体,为其提供可靠的解析余度。     

An online ensemble semi-supervised classification framework for air combat target maneuver recognition

Online target maneuver recognition is an important prerequisite for air combat situation recognition and maneuver decision-making. Conventional target maneuver recognition methods adopt mainly supervised learning methods and assume that many sample labels are available. However, in real-world applications, manual sample labeling is often time-consuming and laborious. In addition, airborne sensors collecting target maneuver trajectory information in data streams often cannot process information in real time. To solve these problems, in this paper, an air combat target maneuver recognition model based on an online ensemble semi-supervised classification framework based on online learning, ensemble learning, semi-supervised learning, and Tri-training algorithm, abbreviated as Online Ensemble Semi-supervised Classification Framework (OESCF), is proposed. The framework is divided into four parts: basic classifier offline training stage, online recognition model initialization stage, target maneuver online recognition stage, and online model update stage. Firstly, based on the improved Tri-training algorithm and the fusion decision filtering strategy combined with disagreement, basic classifiers are trained offline by making full use of labeled and unlabeled sample data. Secondly, the dynamic density clustering algorithm of the target maneuver is performed, statistical information of each cluster is calculated, and a set of micro-clusters is obtained to initialize the online recognition model. Thirdly, the ensemble K-Nearest Neighbor (KNN)-based learning method is used to recognize the incoming target maneuver trajectory instances. Finally, to further improve the accuracy and adaptability of the model under the condition of high dynamic air combat, the parameters of the model are updated online using error-driven representation learning, exponential decay function and basic classifier obtained in the offline training stage. The experimental results on several University of California Irvine (UCI) datasets and real air combat target maneuver trajectory data validate the effectiveness of the proposed method in comparison with other semi-supervised models and supervised models, and the results show that the proposed model achieves higher classification accuracy.     

综合模块化航空电子系统远程加载技术研究及性能分析

随着飞机航空电子系统综合化程度的提高，软件的部署、加载和更新的复杂度也在逐步提高。传统软件更新后，需要在地面为每个模块进行升级，并将新版本的软件映像文件固化在模块上，这种更新周期长且流程复杂。随着通用模块和应用重构的发展，软件映像需要部署在系统的各个冗余备份节点中，从而使其更新的流程更为复杂。本文针对以上问题提出了基于光纤通道和 ARINC653操作系统的远程数据加载系统，以使系统在上电、重启及重构时可实现从大容量存储模块上远程加载操作系统内核映像、分区应用及自启动功能。在功能实现的基础上，本文对远程加载和本地加载的时间性能进行了分析和比较。     

基于GMAP.NET的民机试飞二维电子地图设计与研发

电子地图是民机试飞中常见的监控应用,用于实时反映试飞飞机的位置、航迹和空域等信息。但传统的电子地图功能单一,存在无法动态更新空域、不能航后回放以及不支持多架机集中监控等问题,无法满足当前试飞安全监控需求。基于GMAP.NET组件设计研发了一款新的二维电子地图实时监控软件,采用多线程调度、动态图层等技术,集成了时序数据库,在实现多架机试飞航迹实时监控的同时,支持航迹信息的实时存储、回放和空域信息的在线更新。通过在某国产大型客机试飞现场的测试,软件可满足试飞航迹的安全监控需求。     

多个同质数据库的实时合并研究与实现

具有相同结构的数据库合并的关键是对源数据库进行适当的改造,使其数据遵循统一的定义.实现实时合并的基本方法是构建合并的数据库,通过合适的数据采集手段使源数据库中的更新实时地在合并数据库中重现.该过程不能影响以源数据库为核心的联机交易系统的运行.该文通过对证券交易系统的项目研究,给出了多个同质数据库实时合并的解决方案,圆满地以低成本实现了老系统的重复利用.     

电解加工产物无害化处理方法与发展

针对电解加工产物对环境的影响问题及解决方案进行了分析论述,介绍了国内外对电解加工产物的处理方法,包括电解液在线过滤、固液分离、电解泥处理等技术;最后介绍了以双极性电解加工为主的有害离子在线控制技术。