飞行试验数字滤波方法探讨

发动机飞行试验数据处理中，一个重要环节就是剔除测量中干扰信号，特别是脉冲干扰所形成的峰值。若不加以排除，直接应用测量数据进行统计分析的结果便不可信，谱分析会出现蛎量虚假频率，随磁记录及数字电传操纵系统的发展，数字滤波方法就显得更加重要，笔者依据多年发动机飞行载荷数据处理中数字滤波问题，在不同时期分别使用门限值法，时间连续法、一阶导数符号检验法，逆序数判断法，取得一定成效，现总结发表出来，并给出应用     

基于数字滤波技术的飞参数据预处理

由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中会存在噪声误差.为了利用数据对发动机工作状态和性能趋势进行监控,必须对数据进行预处理.本文利用动态数字滤波技术对高、低压转速数据进行预处理.处理后的数据更加连续、平滑,且更加清晰地反映出参数随时间的变化趋势,由此证明该方法是有效的.处理结果可在航空发动机状态监控中得到应用.     

基于GA-ELM的飞行载荷参数识别

针对用复杂飞行数据识别飞行载荷时的精度低、速度慢等问题,提出一种结合遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的GA-ELM模型。该模型使用ELM神经网络作为计算核心,用遗传算法产生ELM网络输入层到隐含层的权值矩阵和隐含层偏移量;用GA-ELM模型对飞行数据进行识别,并与BP神经网络和原始ELM神经网络的识别结果进行对比。结果表明:GA-ELM模型是一种有效且高精度的飞行载荷参数识别方法。     

基于遗传神经网络的飞行载荷参数识别

针对飞行载荷参数识别问题,结合典型机动动作,提出一种优化改进的BP神经网络模型。模型采用留出方法和遗传算法对BP神经网络的设置参数进行优化,利用最优设置参数训练得到飞行载荷与飞行参数的BP神经网络模型。在半滚机动下,通过利用飞行参数识别某一部位弯矩并与未优化BP神经网络对比,表明优化改进的BP神经网络模型对飞行载荷参数识别是一种可行且精度高的方法。     

飞行载荷参数识别方法研究

介绍了飞行载荷参数识别方法的基本原理。基于飞行载荷与飞行参数之间存在着相关性,通过专门的飞行试验实测载荷和参数,利用回归技术建立载荷与参数之间的经验关系,将飞行测量的参数转换成飞机结构部件上的载荷。还介绍了把该方法使用于Ｆ－７尾翼载荷和Ｆ－６操纵面铰链力矩导数的参数识别的研究实例,并对其进行了相应的评述。研究结果表明了这种方法的可行性、可靠性及实用价值。     

大气紊流环境下的纵向飞行参数响应分析

介绍了大气紊流环境下飞机纵向飞行参数的计算与匹配方法.由于紊流的随机性特征,飞行参数响应分析采用时域与频域相结合的方式,对某型飞机紊流环境下的纵向飞行参数进行了计算分析.采用所介绍的方法,可以获得比较合理的飞行情况来指导型号设计工作.     

基于BP神经网络和飞行参数的航段风险评价

飞行运行风险的定量评估对于民航安全保障具有重要意义。设计并实现了一种基于BP神经网络算法的航段风险评价系统。该系统将大量飞行情景参数直接作为飞行风险评估的基础,通过飞行能力评价体系获得飞行运行风险度经验数据,并使用神经网络实现了任意飞行情景的风险度拟合运算。经过真实航班飞行数据的测试和飞行品质监控系统的验证表明,该系统可为进近着陆阶段任意时刻的飞行运行风险评估提供可靠的结果。     

发动机机动飞行类综合载荷谱研究

按照疲劳、蠕变以及热冲击损伤等效的原则 ,保证实测飞行载荷谱和综合载荷谱主要循环数、各功率状态持续时间以及主要功率状态的变化顺序相同 ,推导了某发动机机动飞行类综合载荷谱 ,为编制该发动机的加速任务试车谱提供了依据。首先根据空测结果对机动飞行任务剖面进行分类和飞行任务段的识别 ,然后统计发动机功率或转速的雨流计数循环以及各载荷状态持续的时间 ,并分析次循环对发动机造成的损伤情况 ,以决定取舍。将各机动飞行任务的同类任务段和同类载荷循环乘以任务混频后进行加权平均即得到机动飞行类综合载荷谱。最后根据发动机的高度—速度特性计算出发动机的工作参数谱     

基于虚拟仪器的飞行参数记录系统的软件设计

介绍了一套基于飞行参数记录系统硬件，用Lab VIEW和C语言设计的飞参激励器测试系统软件。该软件采用最新的虚拟仪器软件模式，使用模块化思想，建立起了飞行参数采集记录的自动化和智能化的测试系统。该系统采用数据对比的形式进行显示，具有精度高，使用方便，界面友好，系统开放，容易扩展等特点；并有着强大的交互和控制功能，能够及时准确快速的对飞参系统进行测试和维护。     

深空探测器飞行动力学计算与参数优化分析

根据航天(宇航)动力学理论,建立了深空探测器在空间复杂力场作用下的动力学方程;编制了探测器与空间各星体间相对位置和相对运动的管理软件;对空间各星体的引力进行了实时分析与计算;并以土星探测器为例,研究了其飞行参数的优化设计以及飞行轨道的计算机仿真。仿真结果与国外某土星探测器的飞行轨道及飞行时间基本吻合,从而证明所建立的计算模型是正确的,数值计算方法和程序是可行的。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

基于最小二乘拟合法的某型飞机航程计算的实现

通过最小二乘拟合多项式法将飞机的诺谟图函数化,从而进行飞机航程、续航时间的计算。实践证明这种方法有效地提高了航程计算的速度和精度,为飞行员快速对空中特情决策提供了有力的数据支持,降低了飞行事故率。     

一种基于模糊神经网络的飞行控制系统设计

文章将模糊逻辑控制与神经网络结合使用,利用神经网络的自学习优势,采用误差反向传播算法,给出PI控制器的比例、积分参数,对模糊逻辑控制器的输出进行进一步调整。仿真结果表明,使系统具有更好的控制效果。     

基于机动动作链的飞行品质评价方法研究

在分析现有飞行品质规范适用范围和面临的问题的基础上,提出了选用基本战术机动动作和相关连接组成的机动动作链进行飞行品质评价的方法,使用该方法对三个飞行控制系统的控制律设计进行了分析和评价,结果表明,基于机动动作链的飞行品质评价方法是对现有飞行品质规范的有益补充。     

一种基于卡尔曼滤波的定位解算性能评估新方法

对基于卡尔曼滤波的定位解算性能进行评估是提高卫星导航系统性能的有效途径。而传统的评估方法受人为主观性因素影响较大,提出了一种对数最小二乘模糊层次分析(FAHP)方法和模糊综合评价(FCE)方法相结合的性能评估方法。推导了模糊权重向量的唯一性确定条件,并将对数最小二乘FAHP方法确定的模糊权重向量去模糊化,使得权重向量可直接利用FCE方法进行加权综合,形成优势互补。以基于卡尔曼滤波的定位解算性能评估为实例,通过比较分析表明,所提出的对数最小二乘FAHP-FCE评估方法计算得到的权重向量优于基于程度分析的FAHP方法和基于先验规则挖掘的FAHP方法,使其更适合于对基于卡尔曼滤波的定位解算算法进行性能评估。     

基于交互多模型和中值滤波的加速度估计方法

针对交互多模型算法对目标加速度估计误差较大的不足,提出了一种基于交互多模型和中值滤波的目标加速度估计方法.通过对交互多模输出的加速度信息进行中值滤波提高对加速度估计的精度.计算机仿真表明,该方法比交互多模型对匀速目标,特别是机动目标具有更好的加速度估计能力,且便于工程实现.     

基于导向滤波的深度图优化方法

很多低成本设备输出的深度图存在明显的边缘不匹配、深度信息缺失导致孔洞等问题,而现有的优化算法实时性差,提出的基于导向滤波的深度图优化方法可以兼顾实时性和视觉效果。首先,采用基于单尺度的Retinex方法对配准的灰度图像进行增强处理,消除光照阴影等导致的虚假边缘,增强真实边缘。然后,将处理后的灰度图像作为引导基础,通过具有边缘保持能力的导向滤波器优化深度图像,实现边缘保持的同时填充孔洞。最后,通过标准数据库和实际深度图进行实验验证。结果表明,处理后的深度图能够很好地反映基本形态,兼具实时运算竞争力。     

数据文本文件数字信号特征的提取

针对海量数据进行特征提取是物体目标识别的关键之一.本文编写了应用程序和操作算法程序,提取光学测光谱仪海量数字信号的特征.它是通过应用VC 构造人机用户界面,提取了光学测光谱仪中的有用数据之后,对数据进行预处理和期望、方差、k阶距、极值等参数计算,并且编制绘图程序,绘出各种参数数据曲线图,最终提取了海量数据的数字信号特征.文中以某实验数据为例进行了信号特征提取,验证了操作算法和应用程序的可行性,为卫星物体目标识别提供了一种方便、有效的方法.