航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究

为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积神经网络开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练,实现高精度的目标飞参预测。综合考虑了模型搭建中的认知不确定性和数据层面的偶然不确定性,采用模型集成的方法来捕获认知不确定性,通过双头网络捕获数据中的偶然不确定性。在此基础上,构建多源不确定性模型,实现了飞参预测模型的置信度评价。经过试验测试,在正常飞参数据中植入噪声模拟实际工况的不确定性,结果显示所提置信度评价方法能有效地表示飞参预测结果的准确性,提高了航空器飞行决策过程中的安全性与可靠性。     

利用飞参数据实现飞机机体结构寿命的动态监控

首先,通过对某型直升机重心法向过载飞参数据的研究得到直升机在实际飞行中的重心过载谱;然后,发展了一种基于飞参数据的名义应力法并对某机群中的每架直升机进行了相对疲劳损伤的计算,计算结果比较符合实际情况;最后,对由相对损伤计算得到的寿命进行了可靠性分析,分析表明机体结构的寿命管理是个动态的过程,利用飞参数据实现从定时维修到...     

复合神经网络在飞参缺损数据估计中的应用

针对飞参记录仪工作中存在数据缺损的现象，提出一种基于复合神经网络（CNN）对缺失数据估计的方法。仿真结果表明，运用该方法进行数据处理，可以有效地解决飞参缺损数据的问题，并且能够提高飞参数据的准确性和可信度。     

一种对飞行参数选取的自适应方法

飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。     

基于稀疏自动编码器的飞参数据异常检测

为了改善人工判读飞参数据效率低且易出现误判和漏判的不良状况,本文提出一种基于稀疏自动编码器(Sparse auto-encoder,SAE)的飞参数据异常检测方法。首先构建了SAE的基本框架,然后以滑动窗口的形式生成训练样本。其次,用正常样本并结合BP算法对整个网络模型进行训练和优化以得到相应的正常样本重构误差分布阈值。最后,根据测试样本的重构误差对飞参数据中的典型异常进行检测。实验证明,该方法可在样本不平衡的情况下,仅利用正常样本构建参数空间,并得到正常样本重构误差分布门限,准确检测出飞参数据中的异常,实现飞参数据机器判读。     

基于规则的飞参快速处理判据编制方法研究

飞参数据处理系统大多缺乏快速处理能力,分析智能化程度较低,导致机务维修保障过程中需要投入大量人力进行数据分析和判读,效率较低.本文在依据现有推理机模块的基础上,探究基于规则的飞参快速处理判据的编制方法,辅助数据分析人员快速处理数据,有效减轻飞参数据判读人员工作量,提升工作效率,提高飞参处理系统发现故障的能力.     

X型飞参系统地面测试设备硬件设计

X型飞参记录系统主要由采集器、记录器、数字信号转换器、飞行参数记录器、检查卸载盒和辅助信息装置等组成。依据X型飞参系统的组成及特征,提出了地面测试要求,根据需求,X型飞参系统地面测试设备硬件主要由测试设备接口适配器、测试激励和被测对象信息采集部件、运算控制部件和显示器组成。实现了系统级、组件级和部件级测试,测试功能主要包括:消耗功率检查、并行数据转换测试、记录器记录及卸载功能测试、校时及设置等功能检测。     

国内飞参使用及发展趋势设想

飞参数据是调查飞行事故的重要依据,在飞机研制/试飞、训练、状态监控、视情维修等方面起到十分重要的作用。随着飞参数据记录系统的发展,飞参数据的应用前途广阔。因此,深入挖掘飞参的应用价值,对确保飞行安全、提高部队战斗力有着相当重要的作用。本文分析了国内外飞参应用研究现状,并对其发展趋势作了展望。     

基于飞参数据的双轴涡轮发动机不稳定工作判读方法

为了通过飞参数据研判发动机工作情况,对双轴涡轮发动机工作特性进行分析,并提出一种基于飞参数据的双轴涡轮 发动机不稳定工作的判读方法。在双轴涡轮发动机正常工作时,高、低压转子换算转速差和低压转子换算转速之间存在确定的对 应关系,通过多架次飞参数据分析得以验证。在发动机气动失稳后这种对应关系会改变,可以通过分析换算转速差和换算转速之 间的关系来研究发动机不稳定工作状态。将该判读方法应用于某次空中停车故障分析,结果表明：该方法简单易行,使用数据为 常用飞参数据,计算工作量小,可以很好地描述发动机不稳定工作的发展历程,与直接判读数据相比,可提前约20s发现发动机工 作偏离,较为准确地确定诱发原因,并可应用于发动机故障分析及预测。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

基于支持向量机的飞机重着陆预测模型

研究以建立一种重着陆预测模型为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种支持向量机的重着陆预测模型,通过特征选取与参数优化,对预测模型做进一步修正,可实现75.69%的重着陆预测率。预测模型可有效实现重着陆的预测,对飞机着陆安全预警工作,具有重要借鉴意义。     

某型飞机飞参接口板的工作机理及故障模式分析

分析了某型飞机的飞参接口板工作机理 ,给出了详细的故障树和排故方法 ,可为飞参地面站人员排除飞参疑难故障和飞参地面站的国产化提供参考     

基于Smart Core的手持式通用飞参快速卸载器的设计与实现

利用扩展 ISA 用户总线、同步数据预处理、软件自适应接口、通用转换电路接口等技术,实现了手持式通用飞参快速卸载器的小型化、快速化、通用化。采用一点接地、软件抗干扰、综合屏蔽等技术,提高了产品的可靠性和稳定性。     

基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

飞机单机寿命监控技术评述

单机寿命监控对挖掘每一架飞机的寿命潜力,保证飞机结构的使用安全,延长飞机服役期限具有重要的意义。飞机单机寿命监控从技术方式上分为四种:定期检查和维修,飞参数据监控,危险部位应变监控与飞参数据监控相结合,以智能材料为基础和结构的监控。首先回顾了飞机寿命监控的时间发展历程,并对每个阶段监控方式的优缺点进行了比较,表明随着硬件技术的进步监控方式在不断的进步,精度也越来越高;然后总结了在单机寿命监控发展过程中使用的四种监控技术方式及其优缺点,通过对几种技术方式的分析,认为依赖于智能材料的飞机健康监测系统的监控将是未来单机寿命监控的发展方向。     

基于Apriori算法的数据挖掘技术在某型发动机飞参数据处理中的应用研究

针对飞参数据信息量大,单一趋势分析技术不能很好处理相关参数间关联问题,将基于Apriori算法的数据挖掘技术用于某型发动机飞参数据进行关联分析。在对典型故障原因进行分类基础上,形成布尔矩阵,经过兴趣度筛选,去掉不符合某型发动机使用需求的关联规则,找出5种典型故障因素之间的关联规则,并确定了各种发动机反常数值之间的因果关系,为某型发动机的故障分析和使用保障提供理论支持。     

基于飞参数据的飞行学员飞行训练质量辅助评估研究

针对军事航空院校飞行学员培养模式变革的现实需要,以及当前飞行训练中飞参数据资源缺乏深度挖掘的现状,深入分析军事航空院校飞行学员飞行训练目标及飞行训练质量评估特点,探讨解析飞参数据辅助评估的早期制约因素、现实矛盾及前景展望,研究构建飞参数据辅助评估流程与基本技术框架。     

基于两种生存分析方法的部件可靠性研究

针对民航发动机运行可靠性分析工作中对大样本情况研究不足的问题,以某航空公司发动机部件寿命数据为样本,采用生存分析中的非参数和参数两种方法分别构建生存模型进行可靠性分析及比较研究。结果表明,非参数方法能够直观的描述可靠性变化,并且能够很好地处理删失数据。在大样本和完全未知分布模型的情况下,非参数方法较参数方法更为准确。     

一种适合于旋翼前飞非定常流场计算的新型运动嵌套网格方法

针对旋翼流场计算中关键的运动嵌套网格技术,提出了一个新的网格单元关系快速判断方法。该方法通过计算特殊网格点在背景网格上的位置来建立桨叶网格在背景网格中所占据范围的关系,并用于嵌套网格洞单元的识别,又进一步将该方法推广用于Inverse Map的建立,在此基础上,建立了一套用于前飞流场计算的运动嵌套方法。通过多种前飞旋翼测试算例,分别评估了背景网格、桨叶网格尺寸改变对计算时间的影响,同时验证了该方法的可靠性,结果表明构建网格嵌套关系所用时间随桨叶网格和背景网格尺寸的变化幅度较小,且具有良好的鲁棒性,能够满足旋翼前飞状态计算的需要。最后,在基于前飞非定常N-S/Euler流场求解器中,采用该方法模拟了UH-60A和7A旋翼悬停/前飞状态的气动特性,通过计算时间的对比体现出该方法的高效性,并且流场计算结果与试验数据对比表明该方法可以有效地用于旋翼前飞非定常流场的计算。     

飞参数据的应用研究现状及发展趋势

飞参系统记录了飞机飞行过程中的大量参数,这些参数在飞机的研制、试飞、训练、维护和事故调查等方面都有着巨大的应用价值.本文总结了国内外对飞参数据的应用研究现状,在此基础上,探讨了今后我国该领域研究的发展趋势.