基于分层置信规则库的惯导系统性能评估方法

为解决惯导系统（INS）性能评估所面临的高价值样本缺失、评估指标多、系统复杂等问题,提出一种基于分层置信规则库（Hierarchical BRB）的惯导系统性能评估方法。将专家知识与监测数据进行有效融合,提高了惯导系统的性能评估精度。首先,针对惯导系统结构构建分层BRB模型,同时将系统内部器件产生组合误差考虑在模型中。其次,为降低专家知识不确定性对初始模型评估精度的影响,采用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略（P-CMA-ES）构建优化模型,通过监测数据对模型参数进行微调。最后,以某型捷联惯导系统的性能评估为例,验证了所提方法的有效性。     

基于故障分辨能力的火箭发动机测量参数选择方法

针对液体火箭发动机测量参数选择这一难题，提出一种基于模型的、提高故障分辨能力和系统可靠性的液体火箭发动机测点选取方法。基于发动机系统非线性静态特性数学模型，建立常见发动机故障下的故障特征库，并采用飞行数据验证其准确性；分别基于凝聚层次聚类算法、蒙特卡洛方法和失效模式影响分析（FMEA）构建了发动机测量特征子集的故障分辨种类数、鲁棒性和系统可靠性3种评价指标，并基于改进的多目标二进制粒子群算法（MOBPSO）开展优化设计。优化后的测点排布，可分辨故障从9种提高到13种，鲁棒性与原排布相当，风险指数略有上升；进一步探究了副系统混合比在故障分辨中的重要作用并分析其机理。本文提出的方法对其他复杂、闭环动力系统测量特征的选择具有较好的应用价值。     

基于Simscape航空三级式起动/发电机建模仿真研究

基于现有航空三级式起动/发电机仿真建模方法，提出基于Simscape电力系统域的励磁机、旋转整流器和主电机统一域建模方法，给出建模过程，在所建立的子系统模型上搭建航空三级式起动/发电机从起动到发电过程的仿真系统，该系统可工作在起动状态和发电状态，实现起动到发电状态的转换。仿真结果表明，所给出的建模方法可行、建模结果正确，能够支持相关领域的仿真研究。     

引气系统建模及传感器集优化分析

MADe(维修感知设计环境)是基于功能流模型、系统失效知识和测试信息的系统测试性与健康感知综合仿真分析工具。给出了功能流模型定义及其建模流程,详细分析了飞机引气系统的工作模式、层次结构、功能流及典型部件的物理失效过程,并实现了引气系统典型工况的建模。基于引气系统功能流模型和功能流传播表对传感器集进行了优化,包括传感器集的选择和诊断规则分析。仿真结果表明,该方法能有效地实现引气系统的建模,实现引气系统故障诊断与健康监控方案的优化。     

考虑扰动的无人机集群协同态势感知一致性评估

无人机（UAV）集群协同态势感知（SA）一致性是无人机集群协同作战的关键，对一致性进行评估至关重要。针对态势感知过程中面临的强不确定性等问题，在一致性评估指标体系的基础上，提出了基于证据推理规则的态势感知一致性评估方法，将各类指标信息统一至置信结构，并充分考虑指标的权重与可靠度。采用扰动分析法对复杂战场环境进行模拟，提出考虑扰动的态势感知一致性评估方法，并对算法进行了总结。最后，通过仿真算例和对比研究验证了所提方法在不确定性表达、一致性评估和无人机集群的环境适应性研究等方面的有效性。     

基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型

为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型，提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合（NN-PSM）的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机进行线性化来提取推进系统矩阵，用于表征机载模型与发动机之间的输出偏差量。基于神经网络建立发动机基线模型，用于映射飞行条件与发动机输出量之间的关系，利用神经网络的强拟合能力提高机载模型的稳态精度；设计卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数，提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证，并与传统的复合推进系统模型（CPSM）进行对比，结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内，而CPSM的平均精度为2.07%以内，运行时间仅为CPSM的1/10，且具有数据存储量少的特点。      

磁悬浮反作用飞轮速率模式非线性协同控制方法

 为了改善磁悬浮反作用飞轮制动过程的动态性能和转速过零特性,提高飞轮的输出力矩精度,提出一种磁悬浮反作用飞轮速率模式非线性协同控制方法。首先建立包含电机和功率变换器的飞轮系统状态空间平均模型,然后基于飞轮系统的状态空间平均模型设计了加速和制动运行的协同控制律,并对控制律中的不确定扰动力矩项进行符号化处理,以提高控制系统抑制力矩扰动的动态响应速度。仿真和实验结果表明,该控制方法改善了转速过零特性,增强了飞轮对随机力矩扰动的鲁棒性,提高了制动控制的准确性,飞轮输出力矩精度达到6.2×10^-4N·m。     

超声速喷管性能优化研究与应用

基于重启全局最优化方法和高斯过程（GP）模型，以模型区流场指标为优化目标，对超声速喷管型面进行优化设计。给出0.6m连续式跨声速风洞流场测试结果，提出优化问题并验证了CFD计算的有效性。利用拥挤距离来控制重启局部优化算法的位置，实现更高效的重启全局最优化算法；利用高斯过程模型对喷管设计参数与模型区流场性能指标的关系进行建模，构造替代数学模型来执行优化搜索，以减少实际的CFD评估次数。结果表明:该方法能以较小的代价实现对喷管性能的优化，模型区马赫数方均根偏差由0.012降到0.001，马赫数梯度由0.049降到0。      

基于信度规则库的惯性平台健康状态参数在线估计

 实时准确的健康状态预测是规划惯性平台系统及时、经济的维修策略的关键技术。由于平台系统的健康状态是不能够直接观测的,假设平台系统的特征参数监测数据是可以获取到的,而且平台系统的健康状态与特征量是相关的。基于信度规则库(BRB),以平台系统的状态监测特征参数作为BRB系统的输入,以平台的健康状态作为输出结果,组建了惯性平台健康状态预测系统。为了克服现有BRB参数优化方法的不足,实现实时状态预测,基于期望最大化(EM)算法,研究了健康状态预测系统的参数在线估计算法。该算法在获取系统新的输入输出信息后,就对参数进行更新。利用本文提出的方法对惯性平台系统的健康状态实时预测问题进行了实验分析,实验结果表明：该方法可以有效地实现惯性平台系统健康状态预测模型参数实时估计;与参数离线优化方法相比,该方法不仅在预测精度上,而且在运行时间上都具有明显的优势;在工程实际中有良好的应用潜力。     

基于MDO策略的民用航空发动机概念设计研究

以某型民用涡扇航空发动机概念设计为例，集成了总体方案（包括热力循环分析、质量评估、噪声评估、氮氧化物排放评估）、风扇（包括气动设计、强度分析）、低压涡轮（包括气动设计、强度分析）3个子系统，以设计点耗油率、整机质量、飞越状态总声功率级、进近状态总声功率级和燃烧室氮氧化物排放量为优化目标，进行了基于多目标的整机多学科设计优化（MDO）的研究。对比研究了单学科可行(IDF)、协作优化(CO)和不对称子空间优化 (ASO)3种典型的优化策略及其在整机MDO中的应用，探讨了整机 MDO的建模方法、子系统间数据传递及解耦方式。结果表明:3种策略优化效率相当，优化时间最大相差742s；CO策略与ASO策略在整机MDO应用中优化效果较好，综合评价指标分别降低了0.82%和0.86%。      

多孔阵列式电喷雾推力器纯离子电流的物理模型

纯离子（PIR）发射状态的多孔发射极阵列（PEA）使离子液体电喷雾推力器（ILET）具有高精度、高比冲、高效率、小体积等优点。为了研究PEA在PIR发射状态下的束电流机制，构建了一种包含起始电压、多点发射、黏性流动、离子电流的物理模型。通过引入正态性假设简化了加工公差不确定性和多孔基材不均匀性的量化过程，基于Monte Carlo方法推导出了PEA的PIR电流解析表达式，并通过对比试验结果验证了模型的可靠性和准确性。结果表明，模型机理明确、误差较小，能够较高精度地预测锥形多孔硼硅酸盐PEA的PIR电流和多点发射行为；模型计算结果与AFET-2推力器试验结果基本一致，相对误差范围为1.0%～1.5%，随着工作电压的增大和发射体数量的增加有助于提升模型的精度。模型为计算效率较高的0D模型，为ILET的鲁棒性设计和性能优化提供了一种新的计算方法。     

于不确定性与重要度的改进DSmT健康状态评估

针对目前健康状态评估准确度不高、客观性不强的问题,引入评估指标的不确定性和重要度,提出一种基于不确定性和重要度的改进DSmT（Dezert Smarandache theory）健康状态评估方法.首先,引入指标不确定性和重要度作为加权因子,能够得到比较合理的指标权重；其次,采用模糊综合评判方法,通过构造三角形梯形隶属度函数确定各指标的广义基本信度赋值；然后,基于指标权重对广义基本信度赋值进行改进DSmT融合,得到各指标的广义基本信度赋值加权融合后的评估结果；最后,以某供电系统为例进行了实例验证,结果表明该方法能够赋予各评估指标较合理的权重,健康状态评估结果与系统实际运行状态相符.      

基于热力学的涡扇发动机神经网络建模方法

由于无法掌握不同发动机的真实部件特性，传统热力学模型对在翼涡扇发动机的建模存在较大的建模误差；同时，热力学模型在特性图边界线附近迭代时，容易迭代到特性图之外，造成迭代过程的不收敛。针对上述问题，本论文提出基于热力学过程的涡扇发动机神经网络建模方法，在神经网络模型的训练过程中充分考虑对部件共同工作热力学约束的优化，提高发动机建模的准确性。通过构建部件级网络结构、部件共同工作损失函数及融合训练过程，将基于部件特性图的传统热力学模型迭代过程转化为部件级神经网络的多目标优化与训练过程，提高了模型的收敛性及建模准确性。模型在26 970条发动机实际飞行数据上进行了训练及测试，结果表明，在相当宽松的准稳态数据下，论文提出的建模方法最大误差可以达到7%左右，比基于部件特性图的热力学模型低5%左右。     

区间不确定信息下可修系统基于幂律过程的贝叶斯可靠性评估方法研究

贝叶斯方法常用于小子样场合下航空航天等领域中可修系统的可靠性评估，由于一些不确定因素影响致使无法精确收集先验信息和/或可修系统的故障信息，但却可获得其上下界信息。针对区间不确定信息情形，本文提出多台可修系统当其失效过程服从幂律过程（PLP）时的贝叶斯可靠性分析方法，将信息先验下PLP模型基于区间信息的贝叶斯分析转化为所求目标函数恰是该先验下PLP 模型传统贝叶斯分析的约束优化问题；具体工程实例对本文所提方法的可行性，有效性进行验证。结果表明：本文所提贝叶斯可靠性分析方法能够为小子样场合下，考虑不确定性因素影响时可修系统的可靠性评估问题研究提供一种值得参考的方法。     

基于ESO的DGVSCMG双框架伺服系统不匹配扰动抑制

针对双框架变速率控制力矩陀螺（DGVSCMG）两种工作模式下内、外框架系统存在的不匹配干扰抑制问题,提出一种基于扩张状态观测器与状态反馈的扰动抑制方法。在对飞轮工作模式和陀螺工作模式下内、外框架系统的干扰进行建模和分析的基础上,针对其不匹配干扰设计了扩张状态观测器,通过坐标变换减小框架系统扰动对不匹配通道的影响,并结合状态反馈控制设计了复合控制器,同时对全局系统稳定性进行了分析。对框架系统进行的仿真结果验证了所提复合控制方法的有效性。实验结果表明,所提出的控制方法能有效减小耦合力矩对内外框架角速率带来的影响,在飞轮模式下使得内外框架的角速率跳动量分别降低了85%和78%,且在陀螺模式下使外框架角速率跳动量降低了75%。     

扑翼飞行器动力系统建模方法

为快速评估扑翼飞行器的航时,便于针对不同扑动翼进行动力系统设计与优化,逐步减少实物验证与试飞,加快扑翼飞行器的研制,基于实验数据参数辨识的方法建立了包含直流无刷电机、电调（ESC）、锂电池和扑动机构等扑翼飞行器动力系统组件的动态模型,其中电机模型相对误差小于10%,锂电池动态模型相对误差小于6%;提出了一种基于风洞试验气动数据和功率数据的扑动轴瞬时气动载荷半经验高精度建模方法,解决了气动载荷测量较为困难的问题,模型确定系数大于0.89;集成以上模型后的扑翼飞行器仿真系统还包含扑动翼周期平均气动模型、平尾气动模型和纵向控制模型,确保仿真在动态配平状态下进行,可进行全任务剖面航时仿真,航时仿真与实际试飞结果相比误差小于3%。集成的扑翼飞行器仿真系统采用模块化建模思想,各模型参数独立可调,能进一步应用于扑翼飞行器多学科优化等研究。     

基于通道校准和HMM的机载雷达健康状态评估

性能退化与间歇故障是机载雷达健康状态的重要反映。针对传统机载雷达健康评估方法缺乏整机级的监测指标、未能综合考虑性能退化和间歇故障，传统BIT电路难以监测间歇故障等工程难题，提出了基于通道校准链路，综合运用通道校准仿真技术、正态云、HMM建立起健康状态评估流程。首先，对通道误差与间歇故障进行分析，得到4类校正系数，建立误差与间歇故障注入仿真流程；然后，基于正态云，利用校正系数的样本方差来表征雷达系统的健康状态，提出统一健康模型，并给出HMM拓扑结构与参数设计方法；最后，建立起基于数据驱动的评估流程并开展应用研究。仿真实验验证了误差和间歇故障仿真流程的可行性、健康状态评估方法的有效性，可获得大于95%的评估准确率；应用案例表明所提方法可行，能解决工程上机载雷达健康状态评估的问题。     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

基于健康行为模型的飞行器控制系统健康评估

通过分析与飞行器控制系统相关的健康模式与模型参数的映射关系,利用近似响应原理,阐述了建立健康模型、开展系统健康评估的方法;结合测点仿真数据和多维向量相似度的原理,提出了健康指标的计算、优化方法和系统健康评估总体方案。以某型舵机模型为研究对象,采用高斯白噪声作为激励源,应用BP神经网络构建舵机组件的健康行为模型。模型在某飞行器6 DOF仿真平台中进行仿真和验证,实现了基于健康行为模型的在线故障监测。通过研究健康行为建模方法在飞行控制系统健康评估中的应用,为飞行器的健康评估提供了一种可行方案。     

基于光学几何测量的整体叶盘几何失谐建模与辨识

通过光学几何测量技术获取精确的叶片型面差异化信息（即几何失谐）建立整体叶盘的高保真动力学模型的方法，并进一步开展整体叶盘几何失谐辨识的研究。采用先进的三维结构蓝光扫描系统测量构建精确的叶片几何型面点云模型，然后采用网格变形技术，将谐调叶片有限元模型的表面节点自动投射至实测的点云表面，以回避传统逆向工程的实体模型重建环节，从而实现整体叶盘高保真动力学模型的快速构建。该模型可直接用于量化识别叶片几何失谐对其固有频率和振型的影响，其中各叶片“一弯”频率失谐量在2.1%以内，同时可以精确比对各叶片间的模态置信因子，因此可大幅提高整体叶盘建模和动力学仿真分析的准确性。