A hybrid deep neural network based on multi-time window convolutional bidirectional LSTM for civil aircraft APU hazard identification

Safety is one of the important topics in the field of civil aviation. Auxiliary Power Unit(APU) is one of important components in aircraft, which provides electrical power and compressed air for aircraft. The hazards in APU are prone to cause economic losses and even casualties. So,actively identifying the hazards in APU before an accident occurs is necessary. In this paper, a Hybrid Deep Neural Network(HDNN) based on multi-time window convolutional neural network-Bidirectional Long Short-Term M...     

基于深度学习的辅助动力装置性能参数预测方法研究

针对传统机器学习的辅助动力装置(Auxiliary Power Unit, APU)性能参数预测方法不能充分利用参数数据间的时序性和非线性问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)-长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)-注意力(Attention)的APU性能参数预测方法。首先,引入一维CNN,通过预处理的参数数据得到不同属性的抽象特征。然后,使用LSTM神经网络对这些特征进行记忆,并结合可以对特征状态赋予不同权重的Attention机制来实现参数预测。使用某型APU的参数数据预测未来不同步长的排气温度(Exhaust Gas Temperature, EGT)。实验结果表明,对于单步EGT的预测,CNN-LSTM-Attention模型在平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)指标上比CNN-LSTM、LSTM和简单循环神经网络(Simple Recurrent Neural Network, Simple RNN)模型分别降低了15.2%、32.5%、60.3%,在均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)指标上分别降低了7.3%、11.6%、32.9%。同时它在多步EGT的预测中具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性,为短期APU性能变化趋势预测提供一定的参考。     

基于奇偶方程的FADS传感器故障检测方法

重复使用运载器（RLV）的嵌入式大气数据传感系统（FADS）中传感器的高可靠性是RLV飞行控制系统高可靠性的保障。结合FADS采用多个测压点冗余配置的特点,利用各传感器测量值之间存在的解析冗余关系,设计奇偶方程,实现对各个测压点故障传感器的有效检测。     

民用飞机辅助动力装置起动电气系统研究

辅助动力装置系统的主要作用是为飞机在地面和空中提供备用电源并为发动机起动及环控系统提供气源。起动系统作为辅助动力装置系统的重要组成部分,是保证APU正常工作的前提条件。对辅助动力装置起动系统几个典型构型的电气原理和电气接口进行了介绍和分析,并通过对各种电气设计的对比,分析得出民用飞机在辅助动力装置起动系统电气设计上的发展方向,为民用飞机辅助动力装置起动系统设计方案的选择提供参考和借鉴     

基于逻辑回归的APU性能状况评估

针对飞机辅助动力装置(Auxiliary Power Unit,简称APU)性能评估研究中单参数评估不全面的问题,提出了基于逻辑回归模型的方法,融合多参数来对飞机APU性能状况进行全面评估。首先,对APU参数数据来源进行分析,选择基于实时报文数据的APU性能评估方法,并结合APU的工作原理以及实际工作情况,挑选出可以反映APU性能状态的特征参数,然后利用主成分分析法(Principal Component Analysis,简称PCA)对原始特征参数进行降维处理。其次,以APU正常性能状态历史数据和性能严重衰退状态历史数据建立逻辑回归模型。最后,根据回归模型得到APU全寿命周期的健康指数(Health Index,简称HI)并对其进行验证。结果表明,APU性能健康指数曲线能很好的反映APU各个阶段的性能变化情况,可以为后续的视情维修策略的制定提供技术参考。     

737飞机APU排气温度表校验仪的研制

说明了如何利用单片机技术实现波音７３７飞机ＡＰＵ排气温度的检测；讨论了飞机发动机热电偶的冷端补偿、曲线拟合及测量仪的硬件电路和软件结构。最后给出研制结果。     

APU进气系统安装典型设计细节的研究

辅助动力装置(Auxiliary Power Unit,以下简称APU)是民用飞机的重要系统,其安装设计对于APU 的功能、性能、安全性、可靠性、可维修性等具有很大的影响。重点研究APU 的进气系统安装设计,对设计细节导致的典型问题进行分析,并给出推荐性解决方案,对于民机APU 的安装设计具有一定的指导作用和实用价值。     

辅助动力装置环形回流燃烧室数值研究

利用Fluent软件计算辅助动力装置(auxiliary power unit,简称APU)环形回流燃烧室三维两相喷雾燃烧流场,研究不同进口温度和油气比对两相喷雾燃烧流场的影响,采用标准 k-ε 模型模拟湍流黏性,离散相模型(DPM)追踪油珠运动轨迹,燃烧模型采用非预混平衡化学反应模型.计算结果表明:随着进口温度和油气比的增加,燃烧室出口温度相应增加,但温度分布规律基本保持不变;计算结果与试验测量结果比较吻合,说明采用的数学模型和计算方法可用于预估实际APU回流燃烧室三维两相喷雾燃烧流场.      

民用发动机状态混沌预测算法

首先应用Haar小波和DB16小波对航空发动机排气温度的原始数据序列进行去噪处理,并且证明了处理后的数据序列具有混沌特征.其次应用混沌理论建立发动机状态预测算法,实现对排气温度的预测.通过检验排气温度预测值是否超过所规定的红线,以及该曲线是否平稳,从而进行发动机的健康状态排查.作为验证实例,使用一组某机型发动机实际飞行...     

APU飞机级控制系统设计研究

为充分发挥APU（辅助动力装置）在民用飞机上的作用,设计一个好的APU控制系统显得尤为重要。对APU飞机级控制系统的设计进行了相关研究,论述了APU控制板、APU控制器供电、燃油控制、应急停车、APU引气、起动／发电、风门控制和指示告警等控制子系统在设计时所要考虑的因素,并给出了相应的设计样例,然后从功能实现和电气原理的角度进行了详细地分析,可为APU飞机级控制系统的方案设计提供参考。     

大型飞机辅助动力装置与微型涡轮发动机技术特点对比

对比分析了这两类动力系统的总体设计和部件技术特点,总结了两者的相似性和不同.分析结果显示:用于150～200座大型飞机的辅助动力装置与推力400 N左右的微型涡轮发动机具有相当的功率;两类动力系统主要部件的设计和制造都具有相似性,微型涡轮发动机的部件性能指标更高,而辅助动力装置通过略保守的设计来获得高可靠性、经济性和长寿命.最后,提出了在已有MTE技术基础上开展APU研制的技术路线.      

客机APU舱温度场的数值计算

为研究大型客机APU舱传热过程和进行结构热分析,采用数值方法计算了APU舱温度场。采用商业CFD软件Fluent,选用Realizable k-ε湍流模型和S2S热辐射模型建立了APU舱内流动和传热数值计算模型,得到了流场、温度场和热流信息。APU舱中主要传热过程是辐射传热;APU防火罩和排气管隔热罩起到了热辐射遮热罩的作用;防火罩内的APU冷却空气对于降低防火罩温度有重要作用;排气管内的引射冷却空气有效降低了壁面温度。     

卫星导航接收机自主完好性监测算法研究

针对航空导航定位高可靠性的要求和GPS接收机观测噪声分布的特点,研究将粒子滤波算法应用于接收机自主完好性监测（RUM）中.通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测与隔离.对算法进行了数学建模,描述了完整的RAIM算法详细流程.通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明：粒子滤波算法在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性.     

A Fault-tolerance Estimating Method for Ionosphere Corrections in Satellite Navigation System

 Aiming to the reliable estimates of the ionosphere differential corrections for the satellite navigation system in the presence of the ionosphere anomaly, a fault-tolerance estimating method, which is based on the distributed Kalman filtering, is proposed. The method utilizes the parallel sub-filters for estimating the ionosphere differential corrections. Meanwhile, an infinite norm (IN) method is proposed for the detection of the ionosphere irregularity in the filter processing. Once the anomaly is detected, the sub-filter contaminated by the anomaly measurements will be excluded to ensure the reliability of the estimates. The simulation is conducted to validate the method and the results indicate that the anomaly can be found timely due to the novel fault detection method based on the infinite norm. Because of the parallel sub-filter architecture, the measurements are classified by the spatial distribution so that the ionosphere anomaly can be positioned and excluded more easily. Thus, the method can provide the robust and accurate ionosphere differential corrections.     

APU航线维护策略研究

以APU失效故障的统计分析和翻修经验为基础，分析了导致APU失效的内、外部因素，给出了APU的小时成本估算法。并以减少或削弱失效故障产生根源、提高派遣可靠性、降低综合维修成本为目的，提出了APU的航线使用策略、日常维护与例行检查策略、视情检查策略和排故策略，从而系统地建立了对机队管理和航线维护具有指导意义的航线维护综合策略体系。     

高性能飞行器大气数据传感技术研究进展

大气数据是飞行器导航和控制的重要参数，大气数据传感技术是实现飞行器飞行安全及性能发挥的重要保障。针对高性能飞行器对大气数据传感技术的发展需求进行分析，重点介绍了传统大气数据传感技术、嵌入式大气数据传感技术、光学大气数据传感技术及虚拟大气数据传感技术的发展和特点，并对推动嵌入式大气数据传感技术发展的相关技术问题进行了分析和总结，最后对大气数据传感技术的发展进行展望。     

基于深度学习的ADS-B异常数据检测模型

广播式自动相关监视（ADS-B）是下一代空中交通运输系统的重要组成部分，是新航行系统中非常重要的通信和监视技术，但其协议没有提供相关的信息认证和数据加密，因此极其容易受到欺骗干扰的影响。针对ADS-B报文数据特点，采用深度学习的seq2seq模型对ADS-B报文数据进行重构，通过重构误差来检测异常，并对数据进行特征扩展，使模型能更好的捕捉数据的时间依赖性。实验结果表明，所采用的方法优于传统的机器学习方法，且在数据特征扩展后，模型检测效果提升。相比于现有的欺骗干扰检测方法，该方法不需要改变ADS-B系统的协议，也不需要额外的节点或传感器参与，具有一定的适应性和灵活性。     

Passive ranging of a low observable ballistic missile in agravitational field

In this paper we present an estimation algorithm for tracking the motion of a low-observable target in a gravitational field, for example, an incoming ballistic missile (BM), using angle-only measurements. The measurements, which are obtained from a single stationary sensor, are available only for a short time. Also, the low target detection probability and high false alarm density present a difficult low-observable environment. The algorithm uses the probabilistic data association (PDA) algorithm in conjunction with maximum likelihood (ML) estimation to handle the false alarms and the less-than-unity target detection probability. The Cramer-Rao lower bound (CRLB) in clutter, which quantifies the best achievable estimator accuracy for this problem in the presence of false alarms and nonunity detection probability, is also presented. The proposed estimator is shown to be efficient, that is, it meets the CRLB, even for low-observable fluctuating targets with 6 dB average signal-to-noise ratio (SNR). For a BM in free flight with 0.6 single-scan detection probability, one can achieve a track detection probability of 0.99 with a negligible probability of false track acceptance     

基于功率保持的辅助动力装置引气性能计算模型

以带负载压气机辅助动力装置(APU)为对象,分析了其结构特点与工作原理,针对目前工程上常用的APU引气性能计算模型的不足,建立了基于APU与空气涡轮匹配的总体性能数学模型和负载压气机变几何部件特性插值模型。在此基础上,研究了APU功率调节规律,获得了轴功率负载、APU涡轮前温度、排气温度与负载压气机进口导叶角度之间的匹配关系,进而实现了APU全包线内和全工况下的引气性能计算。利用GTCP131-9A试验数据对模型进行了验证,结果表明:引气流量计算误差小于3%,引气压力计算误差小于4%;功率保持下的APU涡轮前温度限制值仅与轴功率负载大小有关,与进气温度无关。研究结论对于带负载压气机APU总体性能计算和调节规律设计提供了参考。      

FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法研究

嵌入式大气数据传感(FADS)系统比传统迎角、侧滑角传感器在测量精度、可靠性、隐身性能上都具有较大的优势,因此该系统可被应用于各型飞行器上。但由于该系统在获得大气参数方面存在延时,所以,它在飞行器机动飞行状态下,迎角和侧滑角的测量精度会下降。针对这一问题,本文提出了以FADS测量结果为基础,采用惯性导航系统(INS)测量的迎角、侧滑角变化量进行修正的FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法。理论分析和仿真结果表明,该组合系统在飞行器处于平稳和机动飞行时,对迎角、侧滑角的测量均能获得较高精度。