数据挖掘在运载火箭智能测试中的应用

针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。     

ESA/ESTEC的空间环境试验能力研究

这里的空间环境主要指电子、质子、离子、太阳紫外、原子氧、碎片、极端温度、污染等环境,这些环境在航天器中产生总剂量效应、单粒子效应、充放电效应等各种有害效应,甚至会引发航天器故障与异常。鉴于空间环境不利影响的严重性和复杂性,欧洲空间局（ESA）在欧洲空间技术研究中心（ESTEC）的产品保证与安全部门建立了空间环境试验室,目的为ESA航天器的空间环境防护提供先进的试验验证手段。文章介绍ESA/ESTEC的空间环境地面试验能力,包括空间环境模拟设备、测试仪器及其试验相关的标准;介绍ESTEC航天器研制组织体系及其空间环境试验室所在的产品保证与安全部门的职能和作用,分析研究了这些部门及空间环境试验室对ESA航天器质量、可靠性、安全性的基础保证作用;最后就完善我国空间环境试验能力提出建议。     

NNSS卫星测量参数求解TEC

论述了应用色散多普勒技术,在求解测站上空大面积TEC的方法中,卫星相对测站径向速度变化对电离层产生的微分多普勒频移的影响,找到了比较好的修正方法,并对若干测量计算结果进行了由定性到定量分析,绘出了测站上空任一点TEC的日变化曲线。      

一种基于生成对抗网络的卫星异常检测方法

针对卫星地面测控中心在异常检测时面临的遥测数据不平衡和缺乏异常标签等问题,提出了一种基于时序生成对抗网络的异常检测方法.首先对卫星遥测数据进行预处理,剔除原始数据中的噪声和野值.然后使用长短时记忆网络构建生成模型的生成器和判别器,使得模型可以学习到历史数据的时间依赖关系.采用改进的生成对抗损失函数,使得生成模型在训练时可以保证生成序列与输入序列的潜在空间分布一致.最后,使用残差作为测试序列的异常分数,通过阈值自适应方法判断测试序列是否异常.经真实卫星遥测数据进行实验验证,表明该异常检测方法具有较好的有效性.     

一种新的无人机航拍图像压缩方法

针对无人机机载视频图像由于受到天气或电磁波干扰产生的异常帧引起的压缩码率波动问题,提出了一种基于对图像进行预分析,剔除异常帧后进行压缩编码的方法.对于几种常见的异常帧进行建模,分析了其图像信号特点,结合信号统计特性和其信息熵量度,可靠地检测出视频序列中的异常帧, 最后对剔除了异常帧的序列应用H.264标准进行压缩编码.理论分析和试验结果都证明此方法在不丢失无人机机载视频图像序列信息量的情况下,可以保持压缩码率恒定并提高了其压缩效率.      

地磁场与电离层异常现象及其与地震的关系

利用中国地磁台网与电离层台站资料,总结了大地震前出现的地磁低点位移、地磁日变异常及电离层f0F2(F2层临界频率)异常现象.对比研究了1997年11月8日玛尼7.5级与2001年11月14日昆仑山口西8.1级地震前磁场与电离层异常分布及特征.结果显示,两次巨大地震前磁场与电离层短临异常时空分布特征有较好的一致性,震中周围出现日变异常、拉萨台出现电离层f0F2明显异常;震前约1个月出现地磁低点位移,其突变分界线通过震中地区.      

双频测速应答机灵敏度遥测参数异常下跳原因分析

针对某航天发射箭载测控合作目标双频测速应答机灵敏度遥测参数异常下跳问题,深入研究了连续波无线电外测系统的高精度测速原理,根据实际飞行弹道计算出地面连续波跟踪测量雷达系统4个测点相对于双频测速应答机接收天线的方向图,得出在灵敏度遥测参数异常下跳期间,由于迭代制导,火箭姿态变化剧烈,使得各测点的赤道面张角α变化范围较大,大大超出了双频测速应答机接收天线的增益要求,出现接收天线接收的信号变弱从而导致灵敏度在此时段异常下跳的结论。本文可为后续航天发射飞行中出现类似问题时的故障快速定位提供分析思路。     

一种基于威布尔分布的金属疲劳试验异常数据判别方法

金属疲劳试验的数据符合威布尔分布,是非对称的统计分布,而现有的异常数据判别方法均基于对称性分布(正态分布、t分布)。威布尔分布与对称性分布(正态分布、t分布)主要差异体现在低寿命区和高寿命区,这正是异常数据出现的区域。基于威布尔分布推导了一种异常数据判别方法,推导过程中进行了合理地工程处理。经比较,该方法相对于基于对称性分布的判别方法更可靠。     

无人机升降舵位移异常分析与改进设计

针对某型无人机在飞行中出现升降舵位移波动偏大的异常现象,通过理论分析和仿真研究,得出升降舵驱动舵机支撑结构刚度不足引起的支撑结构振幅过大是升降舵位移异常的主要原因;然后对升降舵驱动舵机支撑结构进行改进设计,并采用有限元模型分析方法进行了刚强度分析,结果显示,改进的支撑结构在承受相同载荷时其变形量显著减小;将改进的支撑结...