A cost driven predictive maintenance policy for structural airframe maintenance

Airframe maintenance is traditionally performed at scheduled maintenance stops.The decision to repair a fuselage panel is based on a fixed crack size threshold,which allows to ensure the aircraft safety until the next scheduled maintenance stop.With progress in sensor technology and data processing techniques,structural health monitoring (SHM) systems are increasingly being considered in the aviation industry.SHM systems track the aircraft health state continuously,lead ing to the possibility of planning maintenance based on an actual state of aircraft rather than on a fixed schedule.This paper builds upon a model-based prognostics framework that the authors developed in their previous work,which couples the Extended Kalman filter (EKF) with a first order perturbation (FOP) method.By using the information given by this prognostics method,a novel cost driven predictive maintenance (CDPM) policy is proposed,which ensures the aircraft safety while minimizing the maintenance cost.The proposed policy is formally derived based on the trade-off between probabilities of occurrence of scheduled and unscheduled maintenance.A numerical case study simulating the maintenance process of an entire fleet of aircrafts is imple mented.Under the condition of assuring the same safety level,the CDPM is compared in terms of cost with two other maintenance policies:scheduled maintenance and threshold based SHM maintenance.The comparison results show CDPM could lead to significant cost savings.     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

基于相对导航的多平台INS误差联合修正方法

在机群协同编队飞行中,编队成员仅装载惯性导航系统(INS)的方式具有隐蔽、抗干扰等明显的优势,但随着航时的增加,INS误差将不断累积.使导航系统失效,为此,提出基于相对导航的多平台INS误差联合修正方法.首先,建立了编队成员相对导航运动模型及非线性观测模型,采用量测重构技术构造了伪线性观测模型并推导了观测噪声协方差矩阵...     

基于粒子滤波算法的载机着舰甲板运动预测

舰载机在着舰过程中对甲板运动的跟踪存在相位差,需要采用预报技术将甲板的运动信息提前加入到舰载机自动着舰控制系统中：文章利用粒子滤波算法,提出了载舰甲板运动的在线预估方法,及时准确地反映出各种甲板运动形式的实质。对典型海况下甲板的俯仰运动、垂直起伏运动和偏航运动进行预报仿真,仿真结果对比表明基于粒子滤波算法得到的预估结果...     

航空推进系统性能寻优控制的系统模型

航空推进系统性能寻优控制是基于模型的控制技术,各部分采用的系统模型是其关键技术之一。根据性能寻优控制的原理,分析了系统模型选择的原则。详细描述了2部分核心模型：估计模型和性能优化模型。根据寻优控制实时计算的要求,给出了状态变量模型和稳态变量模型的线性化表达式,并介绍了工程实现时模型的使用方法。     

基于LPV模型的航空发动机控制器Kalman滤波器设计

针对航空发动机LPV模型,设计了1种改进Kalman滤波器设计方法,并应用于某型涡扇发动机控制系统中。涡扇发动机宽工况变化过程的仿真结果表明,该滤波器可实现对系统输出和状态的有效跟踪和滤波,较好地检验了该方法的有效性。     

水下重力辅助惯性导航关键技术研究及实现

重力辅助惯性导航已渐成水下导航领域的研究热点,其实现是一项复杂的工程,涉及多项的关键技术.文章首先介绍了重力辅助导航的基本原理;之后详细阐述了在真实海洋环境下,重力辅助导航所需解决的若干关键技术问题,并给出了相应的研究成果;最后总结了我国水下重力辅助导航的发展趋势及研究的若干建议.     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.