某型发动机无失效数据的Bayes可靠性分析

在定时截尾试验中,有时会遇到无失效数据,特别是在高可靠性、小样本问题中更容易产生无失效数据。对某型发动机的无失效数据,在失效概率服从不完全Beta分布时,给出了失效概率的Bayes估计,并在引进失效信息后,给出了失效概率的Bayes估计和综合估计,从而可以得到该型发动机可靠度的估计。     

异常数据识别的搜索方法

研究弹道跟踪系统的异常数据识别问题,导出了一种基于三角形和四边形面积的异常数据识别的搜索方法。理论分析、仿真计算和实测数据处理均表明,本搜索方法对异常数据的识别有较好的效果,可应用于数据的适时和事后处理。     

多传感器数据融合中的鲁棒检测技术

研究了多传感器数据融合中的鲁棒检测技术.检测问题中设计最优决策规则通常需要知道观测量的统计特性,在实际系统中对观测量的统计特性一般只知道一部分或完全不了解,此时可采用寻找最不利分布设计系统的决策规则.从数据融合的观点来看,鲁棒分布检测在信息的传输、系统的容错等方面优于鲁棒集中检测.最后研究了当N个传感器工作频率不同时的数据压缩方法.      

密闭舱内氧传感器自动标定方法研究

鉴于氧浓度传感器、氧化锆传感器本身的特性,处于寿命末期的传感器在测量时,会出现精度误差及漂移特性。为减小传感器漂移影响,基于多传感器数据融合技术,选择稳定性及一致性较好的传感器测量值作为自动标定基准值,并在这一基础上,改单点k值标定方法为多点k值标定方法。验证结果显示:当电压值漂移量达到0.1 V时,常规标定方法氧分压漂移量将超过2 kPa,漂移量不超过0.5 kPa。因此,该标定方法增加了氧传感器漂移的适应范围,降低了测量误差,减少了标定的频次。     

一站多目标无人机数据链信息融合技术

针对一站多目标无人机数据链系统易受干扰的问题,提出一种基于主备链系统抗干扰能力提升的遥控数据信息融合方法,在分析无人机遥控信息业务特点的基础上,对多条链路收到的用户数据进行拆分、融合等处理,设计了多目标无人机数据链的机载遥控信息融合策略。对采用该方法的数据链系统拉距测试验证,结果表明：该方法可在无人机高动态环境下的主备链路状态不稳定时,大幅度减小系统整体丢帧率,提升数据链系统信息传输可靠性。     

基于WEB技术的飞机状态管理信息系统

基于WEB技术的飞机状态管理系统,是根据企业产品管理的实际需要并采用了近年流行的PDM企业产品管理技术开发的应用系统。该系统对电子文档、审批和更改流程、产品结构管理等方面实现了有效管理,使飞机设计达到了网络化设计与管理,保证了设计数据的一致性、准确性,解决了以往手工管理的诸多弊端。本文主要介绍了该系统实现的原理及相关技术。     

基于数学仿真的姿控系统遥测数据分析与检验

为定量地分析和检验运载火箭姿态控制系统的遥测数据 ,本文采用数学仿真的办法模拟实际飞行过程 ,得出相对标准的数据 ;采用t检验的办法对其与遥测数据做一致性检验 ,以分析遥测数据的合理性及系统的工作性能     

基于飞行数据反演解算的 SINS空中标定技

针对机载 SINS定期拆卸并进行实验室标定存在的维护效率低、标定周期不合理的问题,提出一种基于 GPS/SINS组合导航仿真飞行数据反演解算的免拆卸空中标定方法。在对飞行数据拟合插值的基础上,利用飞行数据序列和 SINS反演算法解算出惯性器件的输出增量,以引入误差后的惯性器件输出值作为 SINS的输入进行纯惯导解算,并以 SINS和 GPS输出的速度误差作为系统级标定 Kalman滤波器的观测量,对惯性器件误差项进行滤波估计。仿真结果表明,这种标定方法可较好地估计出 SINS中的误差项,实现了 SINS的免拆卸标定,降低了对 SINS定期标定的要求。     

多目标无源跟踪中的多特征模糊综合数据关联算法

提出了一种多目标无源跟踪中的数据关联算法———多特征模糊综合数据关联算法。首先基于目标特征关联因子模型,进行单跟踪门的多特征数据关联模糊评估,得到单跟踪门内的有效观测与真实目标的模糊关联程度,在此基础上,进行了多目标数据关联模糊综合评估,得到多目标整体模糊关联程度,最后进行多目标关联判决。由于该算法综合利用了目标更多的特征信息,所以比传统的NN方法有更好的关联性能,计算机仿真表明,它比NN方法的错误关联率约低15%。     

利用设备变母体变环境数据的系统可靠性综合评估

提出在系统可靠性综合评估L M法中可以利用设备研制过程中变母体变环境数据。首先论述了设备研制阶段变母体和不变母体情况下,利用设备不同环境数据对设备可靠性进行综合评估,在此基础上,给出了系统评估L M法的结论。实例计算表明,由于用于设备可靠性评估的数据量的增加,评估的准确性大大提高。