复合导引头目标信息融合抗干扰技术研究

复合导引头由微波制导至红外制导的过程中,受干扰条件的影响,有可能出现错误交班。为了提高导引头应对干扰的能力,设计了一种微波/红外目标信息融合抗干扰方法,该方法利用微波与红外目标信息进行关联度检测,对跟踪微波与红外运动的趋势进行在线实时判断,及时做出干扰误交班判定。在进行了干扰误交班的情况下,MATLAB数字仿真结果表明,该算法能够准确有效地给出干扰误交班判断,从而保证了在干扰环境下对目标跟踪的稳定性。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法。对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性。在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表明了该优化方法具备良好的工程应用价值,可有效提升工作类型合理性。     

基于模型的装备维修性设计控制技术

伴随数字化设计方法日趋成熟,飞机装备维修性设计面临如何与三维数字化设计环境下功能性能设计同步的难题。对比分析了数字化环境维修性设计与传统维修性设计的主要差别,提出了基于飞机装备数字化设计环境维修性设计流程,研究了维修性设计参数的表达模型以及维修性参数信息在三维设计数字环境中的转化、集成与利用方式。基于图论和网络节点框图,提出了一种以节点网络图、单节点维修时间模型、维修过程时间模型为表征的飞机装备维修性设计与控制方法。经实例验证,提出的这套基于数字模型的维修性设计技术,对装备在数字化设计环境下同步开展维修性设计具有一定的工程指导价值。     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

基于环控物理仿真平台的余度模型设计

在环控物理仿真平台上,基于MATLAB和Vxworks环境,建立了飞机环控系统余度模型。详细论述了环控系统故障模型、机电管理计算机模型。此外,对模型的有效性、可靠性进行了验证。通过试验验证,表明模型结构正确、能够满足环控系统余度功能要求。     

基于改进信息融合的航空发动机状态评估方法

针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。     

航空发动机高能碎片非包容事件故障树分析

为了使航空发动机高能碎片非包容事件满足适航安全性要求,运用故障树法对航空发动机该事件进行安全性分析并提出了分析方法的步骤和流程。引入最小割集和概率重要的度的概念,利用Isograph Reliability软件画出故障树并计算出高能碎片不包容事件的发生概率、最小割集以及概率重要度,通过对比最小割集和概率重要度,确定导致发动机高能碎片不包容主要的失效形式,并提出了有针对性的措施。