机载UMS分布式容错计算机系统设计

综合控制管理是机载机电设备发展的趋势.针对航空机电设备综合控制管理预研项目,利用分布式容错技术、高可靠航空电子总线技术和嵌入式实时多任务操作系统应用技术,设计并实现了一个分布式容错计算机系统.讨论了系统的工作特点、系统结构、通信网络、冗余管理和实时容错分布执行软件.      

机载公共设备综合管理系统任务分配算法研究

机载公共设备的综合管理是机载系统发展的必然方向,为解决机载公共设备综合管理系统中任务分配问题,进行了任务划分.根据周期任务和非周期任务对系统风险系数的贡献不同,提出了两层任务分配策略;以单机风险系数均衡为目标函数,设计了基于蚁群算法的周期任务分配算法.对蚁群算法进行了模糊自适应参数调整的改进,仿真结果表明改进算法能够有效地使蚁群算法从局部最优点中逃脱,解决任务分配问题.      

机载智能泵源系统的总体方案

高压化、大功率等是机载液压系统的主要发展趋势.基于传统的机载恒压变量泵源系统,机载液压系统的高压化、大功率必然要带来系统无效功率的增加,从而导致系统温度急剧升高,这是未来飞机发展的一个难题,高压变流量变压力智能泵源系统是解决此问题的最佳途径.提出了一种高压变流量变压力机载智能泵源系统的总体方案.采用微机对泵源系统进行主动控制.该系统具有流量、压力、功率和综合4种工作方式,同时,该系统还具有故障工作方式和一定的状态监测功能.     

一种分布式异构多AUV任务分配鲁棒拍卖算法

为了解决异构多自主式水下航行器(AUV)的任务分配问题，提出了一种分布式鲁棒拍卖算法。建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型，包括任务分配系统(拍卖商)的优化模型及AUV的优化模型。针对现有拍卖算法忽略拍卖商的利益，不符合市场规律的问题，引入任务奖励反馈机制，任务分配系统通过多轮试探拍卖市场，自适应地调整任务奖励，达到保证AUV效用的同时，有效降低任务分配系统成本的目的，促进了任务分配系统参与拍卖。针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素，提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定性因素，提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性。      

机载智能泵源系统的开发研制

针对飞机高压、大功率所带来的节流损失急剧增加的问题,提出了一种根据飞机工作任务设定工作模式和输入给定量的智能泵源系统. 其控制与管理实际上是一个递阶计算机控制系统,上位机(机载公共设备管理计算机)负责根据飞行任务选择泵的工作模式和输入量设定(必要时还可以包括控制律的选择和控制参数的设定),下位机负责现场控制律的实现、控制量输出和数据采集等工作. 研制了智能泵的微控制器和原理样机. 所构成的智能泵源系统可以根据飞行任务需要选择工作模式并自动设定相应的输入量(压力、流量或负载敏感压差),实现对功率利用情况的有效管理,从而有效抑制系统的温升并提高飞机的机动性和生存能力.      

对地观测DSS任务分配问题的CSP模型与算法

任务分配是对地观测分布式卫星系统(Distributed Satellites System, DSS)自主协作运行过程中的一个重要环节. 针对任务分配中的约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem, CSP), 以DSS完成任务总耗能最少为原则, 构建了任务分配问题的CSP模型, 并引入MAS理论中的合同网协议, 给出模型的求解算法, 通过仿真算例对模型和算法进行了验证.      

基于地面实验的蒙皮换热器高空换热性能分析

面向未来我国大功率机载电子设备冷却需求,需要发展新型机载冷却方式,减少对传统环控制冷系统的依赖,为此研究了一种气/气蒙皮换热器用于电子设备热管理.该蒙皮换热器是一种无能耗被动换热方式,在不增加飞机代偿损失的情况下实现大功率电子设备热管理.为了考核所设计的蒙皮换热器机载飞机环境换热性能,设计加工了实验样件,在地面开展了换热性能实验研究工作,获得热边流动传热准则和对流换热系数.在此基础上推演出高空巡航状态下的蒙皮换热器换热性能,获得传热最不利安装位置和改进位置时的传热性能.研究工作预期为未来我国基于蒙皮换热器的飞机综合热管理提供设计及机载应用技术支持.     

机载泵源系统的恒功率H∞镇定控制策略

以机载泵源系统的恒功率控制为目标,针对作业任务中系统负载随时间变化的情况,采用使液压系统输出功率保持恒定的控制方式来达到充分利用发动机功率的目的. 对于机载泵源控制系统的主要被控对象——轴向柱塞式变量泵,建立了其状态方程和流量输出方程,采用 H_∞ 鲁棒镇定控制策略实时调节泵的排量.仿真结果表明:当负载变化时,系统能根据压力的变化快速转换到恒功率工作曲线下对应的流量状态,所设计的 H_∞ 控制器能够减小干扰和模型参数不确定对系统稳定性的影响,具有良好的鲁棒性.表明该方法用于机载液压系统可以改善系统工作性能,提高系统功率的利用率.     

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配

任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.     

分布式系统中的冗余任务分配研究

提出了分布式容错系统的任务分配算法,算法考虑了系统任务的周期性、冗余性、适应度、重要等级等特点,以处理机负载平衡为目标,通过三步静态分配实现了任务在处理机中的冗余分布,即使同一任务的活动任务、准活动任务和睡眠任务分布在不同处理机中.对系统执行过程中的处理机故障,启动冗余任务动态唤醒算法,通过任务状态的转换实现系统重构.冗余任务分配算法既能满足系统可靠性要求,又可保证系统重构的实时性.     

基于工作流的集成质量管理系统设计

针对传统的面向功能的质量管理系统流程控制能力的不足,分析了工作流技术在实现质量过程管理、过程控制和过程重组方面的优势,基于工作流技术设计了支持过程管理和控制、面向飞机制造领域的集成质量管理系统模型,研究了基于J2EE (Java 2 Enterprise Edition)架构的三层体系结构,通过将工作流中间件与系统框架集成,建立了支持工作流管理的使能技术平台,该平台提供了工作流建模工具和工作流执行服务以及系统开发、运行环境,实现了过程管理和信息管理的集成;描述了基于XML(eXtensible Markup Language)的系统集成方法,提高了质量系统与其它系统的集成能力.该设计已应用于某大型飞机制造企业的质量管理系统.     

分布式对象技术在电信网管系统中的应用

随着电信网络的迅速发展,开放、高效、可扩展的电信网管系统成为当前电信网络管理的迫切需求.分布式网络管理成为电信网络管理的主要发展方向.分布式对象技术是对象技术在分布式领域的发展分支,对系统结构开放、分布式处理及软件复用提供了较好的支持.基于分布式对象技术设计的分布式电信网管系统适应当前网管需求,能够解决目前网络系统所面临的问题,具有较大应用价值.      

分布式武器目标分配中的实时截止期分配

在分布式武器对目标的协同拦截中,作战任务往往被划分为多个子任务,为了保证任务的实时性,针对分布式武器对目标的协同拦截问题建立实时任务模型,运用分布式实时系统中的截止期分配技术,把全局作战任务的截止期转化为其包含的各子任务的截止期.建立了任务调度模型和仿真模型,对分配有截止期的子任务实施仿真调度,研究了在一定武器数量情况下,不同来袭目标数量和武器节点上本地负载所占不同比例时,各截止期分配方法保障任务实时性和完成率的能力,可为实时条件下的分布式任务协作研究提供参考.     

双机捷联惯导系统管理软件研究

本文着重讨论了捷联惯导系统双主机计算机系统结构的管理软件设计与实现问题,给出了完整的管理软件设计方案,对于双主机所特有的资源共享问题做了介绍,引入命令信箱概念来实现两主机之间的命令传递。同时,本文管理软件还包含了在实际地面测试时,实现捷联系统计算机与地面PC机的通讯功能。本文管理软件的另一大特点是运用了PL/M-86与ASM-86,Turbo C与MASM的混合语言编程技巧,充分发挥了各种语言的优点。本文的管理软件已在实际系统中应用。     

Online scheduling of distributed Earth observation satellite system under rigid communication constraints

This paper focused on online scheduling of distributed Earth observation satellite system in a dynamic environment. The objective was to maximize the total profit of the overall system by efficiently coordinating the different satellites with stochastic arrival of urgent tasks, subject to rigid communication and observation time window constraints. We formulated this problem as a single-task, single-robot, time-extended assignment problem with intra-schedule dependency using the multi-robot task assignment taxonomy and formulated the sub-problem after releasing urgent tasks in a mixed-integer linear programming model. We first described the online scheduling algorithm for a single satellite, then we proposed the modified consensus-based bundle algorithm (m-CBBA) and modified asynchronous consensus-based bundle algorithm (m-ACBBA) with synchronous and asynchronous communication, respectively. Compared with initial versions of CBBA and ACBBA, the modified versions added the communication loop prediction phases to efficiently utilize scarce communication opportunities and reduce the communication requirements. Additionally, we introduce two contract net protocol (CNP)-based algorithms for comparison, respectively SingleItem-CNP-based (SI-CNP) algorithm and Batch-CNP-based (BA-CNP) algorithm. Computational experiments indicated that both the total profit and percentage of scheduled urgent tasks achieved by the m-ACBBA and m-CBBA algorithms were much higher than those achieved by both SI-CNP and BA-CNP. Additionally, the number of communications needed by either m-ACBBA or m-CBBA algorithm was lower than that by SI-CNP. When the communication cost in the system is high, the m-CBBA algorithm is preferred because it balances the profit and the required number of communications. When the communication cost is low, the m-ACBBA algorithm is preferred because it achieves high total profit and high percentage of scheduled urgent tasks.