面向装备RUL预测的平行仿真技术

装备平行仿真是系统建模与仿真领域的新兴仿真技术,已经成为研究热点。在装备维修保障领域中,分析了装备剩余寿命（RUL）预测存在的突出问题,即模型参数固定、不具备自适应演化能力,成为阻碍实现装备剩余寿命自适应预测的首要因素。结合装备平行仿真理论,在建模分析的基础上提出了面向装备剩余寿命预测的平行仿真框架,该框架以Wiener状态空间模型为基础仿真模型,在动态注入的装备退化观测数据驱动下,利用期望最大化（EM）算法在线更新模型参数,并利用卡尔曼滤波（KF）算法实现仿真输出数据与观测数据的同化（DA）,从而实现仿真模型动态演化,使得仿真输出不断逼近装备真实退化状态,为准确预测剩余寿命提供高逼真度仿真模型和数据输出。以某轴承性能退化数据为数据驱动源,对该框架进行了验证,仿真结果表明平行仿真方法能准确仿真装备性能退化过程,在提高预测精度的基础上实现了装备剩余寿命的自适应预测,有力证明了平行仿真方法的可行性和有效性。      

弹用电磁继电器贮存退化试验及其寿命预测方法

弹用电磁继电器（EMR）是国防武器系统中重要的机电元件,负责信号传递、电路保护与控制、负载切换等功能,对弹用EMR贮存可靠性的可靠评估已成为亟待解决的问题。以装备应用普遍的某型弹用EMR为例,提出一种考虑性能退化的贮存可靠性试验和评价方法。通过研制的弹用EMR贮存退化试验综合系统,获得了其贮存退化敏感参数的变化情况,对弹用EMR的贮存可靠性建模方法进行了探索性研究。提出了基于时间序列分析和小波变换方法的实测参数预处理方法,提高了预测精度。通过回归理论估计了贮存退化模型的参数,并用所建模型对弹用EMR正常温度应力下的贮存寿命进行了预测。      

奇异谱分析在故障时间序列分析中的应用

由于日益增长的飞行安全和飞机维护质量需求,飞机使用可靠性已经成为一个重要的研究领域。从某航空公司波音737飞机使用过程中现场所记录的18年的故障数据出发,应用奇异谱分析（SSA）方法,对故障时间序列进行了建模和预测,进一步以预测结果的均方根误差（RMSE）最小为优化目标对SSA模型参数进行了优选。在此基础上,提出了一种更为广泛的模型组合方法和实现算法,这种方法采用不同的时间序列模型来构造SSA分解出的趋势、周期和残差等成分。通过与三次指数平滑（Holt-Winters）、自回归移动平均（ARIMA）2种时间序列模型的实验结果对比,SSA及其参数优选和模型组合方法在故障时间序列分析中具有更好的拟合和预测精度。      

芯片互联结构断裂失效的试验研究与统计分析

针对电子芯片互联结构失效机理复杂、寿命数据难以获取且缺乏具有理论依据支撑的寿命分布模型等问题,开展了基于退化试验数据的统计分析研究,并提出了2种统计建模方法。首先,搭建了电子芯片可靠性评估试验台,利用菊花链测试芯片为试验对象获取了互联结构的退化数据和寿命数据;其次,基于断裂力学理论,分析了互联结构断裂失效的失效机理,给出了BGA封装形式的电子芯片互联结构寿命分布服从两参数威布尔分布的理论依据,由此建立了基于寿命数据的电子芯片互联结构寿命分布模型;再次,利用退化量的分布建立了基于退化量数据的电子芯片互联结构寿命分布模型;最后,对2种统计建模方法进行比较分析。结果表明,基于退化量数据的寿命分布模型与基于寿命数据的寿命分布模型吻合度良好,2种分析方法在结果上具有一致性。      

飞机电动滑行系统驱动特性及节能减排性能分析

针对某中程飞机设计了基于主起落架机轮驱动的飞机电动滑行系统（AETS），并对其进行了仿真分析。利用MATLAB/Simulink对AETS进行了建模，分别构建了驱动电机模型、机械系统模型和排放性能评估模型；在此基础上进行了驱动能力、稳定性及节能减排性能的仿真。结果表明:所设计系统驱动能力良好，稳定性优异，节能减排效果明显。利用所设计系统驱动目标飞机在地面上滑行最大速度可达4.91 m/s，基本满足滑行要求；当外在负载波动时，其滑行速度能够平稳调节；在相同条件下，当滑行距离为1 500 m时，利用AETS代替主发动机驱动飞机滑行可节省燃油75%以上，减排CO、HC、NO_X等有害气体67%以上。      

多电飞机电气系统可靠性网络拓扑分析法

多电飞机电气系统的拓扑结构是决定其可靠性的关键因素.针对如何定量分析评估多电飞机电气系统拓扑结构可靠性的问题,提出了一种定量分析多电飞机电气系统的拓扑方法及一种适用于多电飞机电气系统可靠性评估的算法.该分析方法从系统承受故障能力的角度出发,对系统结构进行拓扑分析并能得出定量的计算结果;该可靠性评估算法利用欧式距离和熵权对分析结果进行多属性评估研究,能够对不同网络结构系统的可靠性进行排序评定.通过算例计算表明:此分析方法和可靠性评估算法是有效的,余度结构的电气网络结构可靠性较高,是未来多电飞机电气网络结构的发展方向.      

基于QAR数据的碳当量值适航符合性验证方法

为评估飞机碳排放水平并验证适航性，对国际民用航空组织最新的碳排放认证程序进行了研究。以比航程（SAR）和基准几何因子（RGF）组成的综合指标碳当量值作为评估适航性的度量，根据飞机最大起飞重量（MTOM）值选取试飞测量点，并确定对应的飞机碳当量值限制线。提出了一种基于快速存储记录器（QAR）数据的飞机碳当量水平快速评估方法，利用新服役飞机的QAR数据，使用多参数支持向量机回归（SVR）方法分别建立燃油消耗率和飞行速度相对于推力的修正关系，通过飞机总重换算求解3个飞行测量点条件下的SAR值，并计算碳当量值。使用一架B777-200新飞机的QAR数据进行实例分析，计算结果显示，该机型碳当量值为1.598 7，超出限制线20.5%。提出的基于QAR数据的碳当量值计算方法可以用于飞机碳排放水平的快速评估。      

AADL2ECPN模型转换方法及其在IMA上的应用

在综合模块化航空电子（IMA）系统应用集成的过程中,对IMA系统的资源配置建模和安全性分析至关重要。首先利用模型转换的方法,提出一套从架构分析和设计语言（AADL）模型到扩展着色Petri 网（ECPN）模型的转换规则,将AADL模型转换为ECPN模型,并且确保在模型转换过程中不丢失任何关键资源建模元素;然后基于目标模型进行后续的安全性分析研究;最后用一个简单例子演示如何应用提出的模型转换方法。结果表明,AADL2ECPN模型转换方法分析IMA系统安全性的可行性。      

基于随机相关的电子部件二元加速退化可靠性评估

针对加速应力下电子部件二元相关退化可靠性分析难题,提出一种基于随机相关的可靠性分析方法。采用考虑个体差异的Wiener过程模型建立边缘退化过程模型,并基于加速因子不变原则建立了模型参数与加速应力的关系;构建了基于Copula函数的随机相关模型,采用两阶段贝叶斯参数估计方法进行参数估计,综合运用散点图、偏差信息准则（DIC）值以及Kendall τ的非参数估计值等方法进行随机相关模型选择,并采用蒙特卡罗仿真方法进行可靠度计算。最后采用实例验证了所提方法有效性,为考虑个体差异的贮存可靠性评估提供了技术支撑。      

基于智能优化算法和有限元法的多线圈均匀磁场优化设计

针对多线圈均匀磁场优化设计中的高阶求导及优化结果可信度评估问题,提出一种基于智能优化算法和有限元法相结合的多线圈均匀磁场优化设计方法。首先,确定待优化参数,并以磁场偏差率作为目标函数;然后,采用智能优化算法对目标函数进行寻优;最后,基于优化得到的结构参数,建立相应的有限元仿真模型,检验优化结果的可信度。以2组亥姆霍兹线圈的结构参数优化为例,仿真结果表明,本文方法求得的最优参数优于传统的求导方法寻优得到的参数,且经过有限元法检验后,该优化结果的可信度得到了确认。      

基于退化量分布时序分析的产品寿命预测

针对现有性能退化预测方法采用单调回归函数对产品退化随机过程描述不够合理的问题,从产品在各时刻退化量分布角度出发,分析退化量分布参数估计的非平稳时序类型,并对各参数估计分别采用相应类型的非平稳时序分析方法建模,进而给出一种与实际退化随机过程更为相符的基于退化量分布的产品寿命及可靠度预测方法.通过对某电子产品的退化试验,采用所提出的寿命预测方法进行了该电子产品寿命及可靠度预测.结果表明该方法相比传统方法更符合实际.      

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。     

飞机液压泵二维性能退化的可靠性评估

飞机液压泵为飞机操纵、起落架收放和刹车提供高压能源，其安全性和可靠性至关重要。针对飞机液压泵二维退化可靠性评估问题，构建了基于液压泵微观表面混合润滑的转子-配流盘摩擦副和轴尾密封副的摩擦磨损退化模型，基于统一随机过程模型描述2个性能指标的退化规律，利用Copula函数表征二维性能退化的相关关系，使用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗法得到其考虑二元相关退化模型的未知参数估计，进而对飞机液压泵进行了可靠性评估。通过液压泵回油流量及轴尾密封摩擦力矩2个性能退化指标的实际退化数据，验证了所提出的理论和方法。结果表明，考虑2个性能退化指标相关的退化模型有效提高了可靠性评估及寿命预测精度。      

考虑认知不确定的雷达功率放大系统可靠性评估

高可靠性部件短时间内很难得到足够的性能数据,致使对部件退化规律的认知存在一定不确定性,无法准确估计系统的可靠性。为实现对系统可靠性准确估计,假定部件性能参数的分布参数为区间变量,建立了基于区间变量的部件性能参数分布模型,给出了部件状态概率的计算方法。对状态性能区间边界进行补偿,定义了区间通用生成函数及其运算法则,提出了考虑认知不确定性的多态系统可靠性评估方法,并对某型雷达功率放大分系统的可靠性进行分析。本文方法克服了性能参数分布信息缺少、无法准确建立状态性能参数分布模型的不足,具有很强的通用性和工程应用价值。      

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统，以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性，使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型，设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络（Recurrent Fuzzy Neural Network，RFNN）逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求，利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作，该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.      

一类多状态系统的可靠性计算

多状态n中连续取k系统是二值状态n中连续取k系统扩展到多状态的一般模型.多状态n中连续取k系统可靠性的求解问题是可靠性工程中一个热点和难点.当元件及系统具有多状态时分析了系统的可靠性与元件的可靠性之间的关系.对于系统处于不同状态时具有不同的可靠性结构的情形,提出了计算多状态n中连续取k坏系统可靠性的递归算法.实例对比说明了该方法的正确性和可用性.该方法不仅适用于递减或递增多状态系统,而且对系统及部件所处的状态数目的大小不加要求,为进一步研究复杂多状态系统奠定了基础.      

基于调制卷积神经网络的空地数据链信道估计

针对复杂环境下空地数据链正交频分复用(OFDM)系统信道估计精度不足的问题,提出了一种基于调制卷积神经网络(MCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合的信道估计算法。利用最小二乘算法(LS)提取初始信道状态信息(CSI);利用MCNN网络提取初始CSI的深度特征,并对网络模型进行压缩;利用BiLSTM网络对最终CSI进行预测,实现信道估计。利用构建的空地信道模型生成信道系数数据集,实现神经网络模型的训练与测试。仿真结果表明:与传统算法和现有深度学习方法相比,所提出的信道估计算法具有更小的估计误差,高信噪比条件下的系统误码率(BER)性能提升接近一个数量级;由于引入了调制滤波器技术,随着神经网络层数增加,网络模型参数量大幅减少。