面向飞机装配精准定位的状态感知技术

状态感知、实时分析、自主决策、精准执行是航空智能制造的特征。总结影响飞机部件装配单元定位精度的多种因素,并结合感知技术发展,深入分析部件装配单元的可感知因素及其获取方式,确定了部件装配单元可感知的关键要素:装配现场温度、定位器所受载荷、定位器位移、产品位姿。结合飞机机翼装配单元,设计感知信息获取方式。通过模糊优选方法,构建传感器型号优选模型,完成部件装配单元传感器选型。通过传感器测量偏差平均化的方法,构建多种类、多数量的传感器布局模型,确定部件装配单元传感器的数目与位置,完成了传感器布局设计。基于多传感器信息融合方法,设计多传感器信息融合模型,对感知的多源异构信息进行融合处理,并通过构建状态感知模型,实现对部件装配单元定位状态的直观表达。     

飞机框式部件柔性装配型架的研究

飞机框式部件柔性装配是实现飞机柔性装配的关键性技术之一,是数字化技术贯穿于飞机装配的全过程。通过对飞机框式部件的工艺及装配型架制造过程的分析,结合飞机数字化制造技术和自动化技术,提出了飞机框式部件柔性装配型架的设计方法。利用孔定位的方式,确定了飞机框上零件的定位分布位置及柔性布局,为飞机框式部件装配提供了柔性化、自动化和敏捷化的制造思路。     

飞机智能装配单元构建技术研究

智能装配单元是实现飞机智能装配的基本生产单元,可以有效提高飞机装配质量。结合智能制造的理念,提出了飞机智能装配单元的组成和内涵;研究了飞机智能装配过程中实现状态感知、实时分析、自主决策、精准执行的关键技术;并构建了面向飞机壁板组件的智能装配单元。     

大型飞机机身调姿与对接试验系统

为实现飞机大部件装配过程的数字化、自动化和柔性化,研制了大型飞机机身调姿与对接试验系统.阐述了该系统的工作原理,通过激光跟踪仪测量试验机身上的检测点,集成管理系统计算试验机身的位姿,控制系统驱动多个三坐标数控定位器协同运动,实现试验机身的调姿与对接.建立了位姿调整机构的运动学模型,针对构建的硬件平台完成了包括集成管理系...     

多传感器监测飞机部件非线性退化评估

飞机部件一般采用多传感器进行状态监控,针对退化过程具有非线性特征的民机典型部件剩余寿命（RUL）预测及评估问题,首先建立了部件性能参数的一般非线性Wiener退化过程,推导出基于多传感器监测数据的剩余寿命预测框架和概率密度函数,随后利用状态空间模型进行隐退化状态估计并同时利用最大期望算法（EM）实现参数递推估计,最后形成了飞机部件多传感器监测下的剩余寿命非线性退化评估方法。通过数值仿真案例和民航发动机剩余寿命预测案例,对比线性退化模型和基于单一传感器监测数据的非线性退化模型,验证了所提方法在提高剩余寿命预测精度的有效性,可为飞机及其部件的剩余使用寿命预测和视情维护决策提供技术支撑。     

飞机装配中柔性工装定位单元位姿的实时获取方法

在某些飞机部件装配过程中,柔性工装定位单元(简称工装单元)是由一个并联机构组成的,并联机构动平台的位姿决定了飞机部件的位姿,因此实时得到工装单元的动平台位姿的目的是实时计算其各个机构杆长与目标的差距,指导工装单元快速调整到装配所需的目标位姿,从而使飞机部件达到目标位姿。提出了一种通过激光跟踪仪与跟踪仪的STS六维传感器配件(简称6D设备)配合,实时获取工装单元动平台位姿的方法。对工装单元与6D设备配合工作的原理进行研究,通过软件接口获得6D设备的位姿,通过数学计算得到6D设备的位姿矩阵和工装单元动平台位姿矩阵。设计了试验方案并通过试验验证了算法的正确性。     

柔性薄壁大部件数字化装配调姿算法研究

采用定位器托架混合调姿定位平台,提出了一种飞机薄壁柔性大部件数字化调姿方法。首先,采用奇异值分解法(SVD)计算机翼位姿,通过运动学逆解得到定位器各轴的运动状态。其次,根据飞机大部件易变形的特点,提出了一种消除位姿计算误差的建立飞机部件坐标系的方法,实现快速高精度调姿。最后,将该方法应用于飞机机翼的调姿,经测量调姿精度满足装配要求。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法

盒式连接可重构型架的稳定性对飞机部件的装配质量有着重要影响。为了解决当前稳定性评估方法在实施成本及有效性上的不足,从型架模块化特征出发提出基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法。首先,分析了盒式连接可重构型架服役过程,指出该过程是由作业期与空置期交替组合而成,并给出了服役稳定性及服役稳定度定义;然后,构建了基于型架关键测量特性的服役状态评价模型,实现了盒式连接可重构型架服役状态退化过程的描述及利用实测数据的空置期服役状态评估;同时,针对作业期内难以甚至无法获取测量数据的问题,提出基于多源稳定性影响因素分析并利用稳定性熵来表征服役状态退化程度的策略;最终融合空置期与作业期的评估结果构建了型架稳定性综合评价模型,相比传统的定检方法能够更简捷、有效地完成某一时间段内型架服役稳定性评估。最后,以某型垂尾盒式连接可重构装配型架后梁定位器模块为实验对象,验证了所提出方法的有效性。     

飞机装配进度三维可视化技术研究

为了将飞机装配进度以一种直观、可视化的方式展现出来,提出用三维简化模型展示飞机装配进度的方法.首先研究了三维设计模型的简化方法;其次将生产信息与三维简化模型关联起来,建立了飞机装配进度信息模型;再次研究了在信息模型支持下的组件装配状态信息提取技术;最后通过某飞机制造企业的应用实例,验证了方法的可行性和有效性.     

机载多传感器信息融合试飞技术研究

在简要论述机载多传感器信息融合基本原理和不同传感器工作特性的基础上,提出了机载多传感器信息融合的试飞思路、试飞设计原则以及最终试飞结果的评价方法,并在实际的飞行试验中得到了应用。试飞结果表明:利用试飞方法能够充分验证机载多传感器信息融合系统的功能、性能,而且对于同类航空电子系统多传感器信息融合的飞行验证具有借鉴意义。     

面向智能驾驶的高精度多源融合定位综述

随着信息时代各行各业效率的提升，传统的人工驾驶交通系统已逐渐无法满足人们对高效率、低风险交通服务的需求，而智能驾驶技术的出现为这一领域带来了机遇。如今，以自动驾驶为代表的智能驾驶已经成为一种实用的深度交叉技术，其核心模块包括高精度定位、场景感知、决策规划与控制等。定位模块作为智能驾驶系统中最基本、最核心的功能模块，需具备高精度、高可用、低时延的性能特点。当前，结合高精度卫星导航、惯性导航以及环境感知的多源融合技术已成为实现泛在智能驾驶所公认的核心手段，通过充分利用车载传感器的量测信息可以实现精确、可靠的定位服务。从导航定位中常用的传感器技术出发，对当前智能驾驶领域涉及的高精度定位技术进行了全面的回顾，给出了主流的基于滤波和因子图优化的多源融合框架，并对代表性算法进行了整理。最后，总结了现阶段智能驾驶中高精度定位技术的发展现状，并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于联邦滤波的多传感器管道定位方法CSCD

由低成本微惯性测量单元(MIMU)和里程轮组合的管道定位系统在里程轮出现打滑情况下,组合定位误差将快速发散。为解决里程轮打滑时量测信息失效的问题,采用光电测速传感器作为冗余测速传感器,利用联邦滤波对MIMU、里程轮和光电测速传感器多源信息进行融合,并基于预测残差设计了自适应信息分配因子,实现了不同特性传感器的最优融合。仿真实验结果表明,提出的多传感器管道定位方法可以降低里程轮打滑导致的管道定位误差,对于120m长的仿真管道,定位误差为管线长度的0.015%。     

基于因子图的卫星拒止环境下的多信息融合技术

目前，几乎所有军用和民用系统都依靠基于卫星的组合导航系统来获取导航定位信息。但卫星信号在都市、室内、地下等环境中容易受到干扰，使得导航结果精度降低。为了解决在卫星拒止环境下的导航定位问题，选用基于因子图的信息融合算法，来实现不同采集频率的导航数据信息的融合。实地跑车试验表明，该方法能在卫星信号失效情况下，实现多传感器信息快速有效融合，确保系统导航精度，提升卫星拒止环境下载体导航定位能力。     

基于蒙皮内形定位的飞机壁板柔性装配系统

针对飞机壁板数字化、柔性化制造需求,提出一种基于蒙皮内形定位的飞机壁板柔性装配方法,通过有限元参数化建模,应用蒙皮支撑点寻优算法,实现卡板布局优化设计。根据壁板组件各零件的定位要求,详细设计了壁板柔性装配系统中长桁、蒙皮、角片的柔性定位方式,开发了基于EtherCAT总线的分布式网络控制系统用于完成整个壁板的装配。本系统实现了在一套柔性装配系统上完成4块壁板的装配,改变了传统固定式工装设计思维,对飞机壁板柔性装配技术的发展具有重要意义。     

Multi-sensor control for precise assembly of optical components

In order to perform an optical assembly accurately, a multi-sensor control strategy is developed which includes an attitude measurement system, a vision system, a loss measurement system and a force sensor. A 3-DOF attitude measuring method using linear variable differential transformers （LVDT） is designed to adjust the relation of position and attitude between the spher- ical mirror and the resonator. A micro vision feedback system is set up to extract the light beam and the diaphragm, which can achieve the coarse positioning of the spherical mirror in the optical assembly process. A rapid self-correlation method is presented to analyze the spectrum signal for the fine positioning. In order to prevent the damage of the optical components and realize sealing of the resonator, a hybrid force-position control is constructed to control the contact force of the optical components. The experimental results show that the proposed multi-sensor control strategy succeeds in accomplishing the precise assembly of the optical components, which consists of parallel adjustment, macro coarse adjustment, macro approach, micro fine adjustment, micro approach and optical contact. Therefore, the results validate the multi-sensor control strategy.     

A multi-rate sensor fusion approach using information filters for estimating aero-engine performance degradation

Gas-path performance estimation plays an important role in aero-engine health management, and Kalman Filter(KF) is a well-known technique to estimate performance degradation. In previous studies, it is assumed that different kinds of sensors are with the same sampling rate, and they are used for state estimation by the KF simultaneously. However, it is hard to achieve state estimation using various kinds of sensor measurements at the same sampling rate due to a complex network and physical characteristic differences between sensors, especially in an advanced multisensor architecture. For this purpose, a multi-rate sensor fusion using the information filtering approach is proposed based on the square-root cubature rule, which is called Multi-rate Squareroot Cubature Information Filter(MSCIF) to track engine performance degradation. Soft measurement synchronization of the MSCIF is designed to provide a sensor fusion condition for multiple sampling rates of measurement, and a fault sensor is isolated by maximum likelihood validation before state estimation. The contribution of this paper is to supply a novel multi-rate informationfilter approach for sensor fault tolerant health estimation of an aero-engine in a multi-sensor system. Tests are conducted for aero-engine performance degradation estimation with multiple sampling rates of sensor measurement on both digital simulation and semi-physical experiment.Experimental results illustrate the superiority of the proposed algorithm in terms of degradation estimation accuracy and robustness to sensor failure in a multi-sensor system.     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

综合航电设备多传感器多级数据融合的敌我属性估计

介绍了C^4 ISR系统中多传感器数据融合的特点和一种空战融合模式,结合实例说明了多传感器各自对目标信息的测量结果进行融合处理,推导了单传感器和多传感器未知命题的周期融合的可信度分配,并根据概率分布函数求出我机和敌机的置信度和拟信度,进行了验证和分析。分析表明,多传感器数据融合可以较全面准确地识别空中目标,达到对目标属性的准确估计。     

家用火灾自动报警装置的设计

城市家庭安装火灾自动报警装置非常必要。使用单片机,选用数字化温度传感器和烟雾检测器作为敏感元件,利用多传感器信息融合技术,设计适用于家庭的火灾报警装置,可使整个系统硬件电路设计合理,性能安全可靠。