基于VS-IMM算法的A-SMGCS场面运动目标跟踪

为实现先进场面运动引导控制系统中场面监视雷达对运动目标的跟踪,研究了将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model,VS-IMM)算法应用到该系统中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀速运动、匀加速运动和匀速转弯运动模型;然后,针对固定结构交互式多模型(Fixed structureinteractive multiple model,FS-IMM)算法在目标跟踪方面的不足,结合机场地图,将VS-IMM算法应用到机场场面运动目标跟踪中;最后,基于扩展卡尔曼滤波将VS-IMM算法与FS-IMM算法进行仿真比较。结果表明:VS-IMM算法的跟踪精度及模型选择均优于FS-IMM算法,VS-IMM算法在场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

基于RFID的民机数字化装配管理系统研究

针对我国民机数字化装配生产现场管理的落后性和生产数据管理混乱等问题,介绍了数字化装配生产线概况,并运用RFID技术对民机生产现场信息管理,实现了管理数字化、智能化。利用IDEF0建立民机数字化装配现场管理模型,形成了各种详尽信息的业务信息流;然后运用面向对象的思想对系统进行了分析与设计,采用B/S结构,并结合PDM技术给出了系统总体架构;最后介绍了系统开发所需的平台、环境与数据库等技术,运用ERP思想构建系统模型,同时给出了系统实现的示例界面。     

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。      

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

飞机管道颗粒碰撞阻尼器设计与试验验证

飞机管道振动超标是严重威胁飞机飞行安全的重要故障,降低飞机管道振动水平,对于提高飞机可靠性和安全性具有重要意义。针对难于施加管道卡箍约束的飞机管道结构的减振问题,设计了一种基于颗粒碰撞阻尼技术的管道减振器。该减振器通过特定的结构设计,在不影响现有管道结构的基础上,很方便地安装到管道上进行减振。其减振原理是基于减振器内部的颗粒碰撞而导致的能量耗散,从而提高管道结构的阻尼效应。因此,将此颗粒碰撞阻尼器安装在振动管道上,在管道发生共振的情况下,管道振动峰值将明显降低。本文基于所设计的管道减振器,利用振动台试验研究了颗粒填充率对减振效果的影响,发现改变阻尼器内部颗粒的填充率,管道的振动随颗粒填充率的增加有先减小后增大的趋势,同时利用EDEM颗粒流仿真软件计算了减振器振动过程中颗粒的能量耗散情况,发现颗粒能量耗散速率最大时所对应的颗粒填充率与试验过程中管道振动加速度降到最低时所对应的颗粒填充率达到了一致,仿真结果与试验结果取得了很好的一致性。最后,将所设计的颗粒阻尼减振器安装在液压动力源管道上进行实际减振试验,测试了在安装减振器前后,试验管道在X、Y、Z三个方向的振动加速度,经过对比分析,发现安装颗粒阻尼减振器后,液压管道的压力脉动频率下的振动水平得到了明显抑制,试验结果充分表明了本文所设计的飞机管道颗粒减振器的有效性和实用性。     

基于机匣振动信号的滚动轴承故障协同诊断技术

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断问题,提出了一种滚动轴承故障的协同诊断技术。通过最小熵解卷积消除信号传递路径的影响以增强信号中的冲击性成分;通过小波变换提取共振频带;通过自相关分析抑制频带信号中的非周期性成分并进一步提升信噪比。依托带机匣的转子试验器分别对人工故障轴承和真实故障轴承进行了两组试验,试验结果表明:相比于其他典型方法,采用所提协同诊断法得到的包络谱中故障特征频率对应的谱峰更加清晰、明显。      

免疫支持向量机用于航空发动机磨损故障诊断

航空发动机在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。首先,总结了支持向量机和免疫算法的运行流程和关键算法。然后,用改进的免疫算法优化支持向量机惩罚因子、松弛变量及核函数参数。某型航空发动机的油液铁谱分析数据和加入噪声数据验证结果表明,该方法可有效实现航空发动机磨损故障诊断且具有较好的鲁棒性。最后,研究了核函数、多分类决策方法、初始种群大小、亲和力计算公式、支持向量机优化方法和归一化方法对磨损故障诊断准确率的影响,得到了最佳诊断方法。     

航空燃气涡轮发动机碰摩研究现状与展望

转静件碰摩是航空发动机中常见的故障现象,对发动机的安全可靠运转具有重要影响。从力学本质上,碰摩具有多物理场耦合、跨尺度和强非线性特征,碰摩结构的动力学行为极为复杂。主要以航空发动机工程需求为出发点,介绍了航空发动机中碰摩类型、碰摩力学效应及其引起的结构件损伤或失效形式;从碰摩局部力学模型和整体力学模型两方面梳理了碰摩动力学建模的主要成果;阐述了转子、叶片-盘-机匣、旋转壳体等结构件在碰摩过程中的非线性动力学行为的研究进展。对今后航空发动机碰摩研究的发展方向和工作重点进行了展望,提出要进一步完善和发展碰摩局部力学行为、跨尺度力学模型和非线性碰摩动力学特性相关理论技术,并针对当前工程亟需建立转静件碰摩损伤评估与危害度评价方法。     

马尔可夫分析在系统安全性评估中的应用研究

安全性分析是适航符合性验证的重要方法。对马尔可夫分析在系统安全性评估中的应用进行了深入研究,阐明了马尔可夫分析的作用与应用时机,结合功能危险状态“V1速度后起落架无指令收起”分别给出了在初步系统安全性评估与系统安全性评估中进行马尔可夫分析的一般方法,将马尔可夫分析与故障树分析的结论进行了对比,袁明了本文方法的适用性。     

航空公司短期航班计划编排模型及算法

航班计划编排的实质是对航空公司各种生产要素的优化配置,其优化程度直接影响航空 公司市场竞争能力。目前,航空公司在编排短期航班计划时过多地考虑了市场竞争,而忽略 了航班延误。文中兼顾市场竞争与航班延误控制,将航班延误控制纳入短期航班计划的编排 过程中。通过分析独立延误与波及延误特点,建立基于延误控制的短期航班计划编排模 型,并采用贪婪随机自适应搜索过程(Greedy randomized adaptive search procedure,GRA SP)算法对模型进行求解。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。