机载系统与设备供应商运行支持体系建设研究

运行支持体系的建立和运行要求的落实是航空器制造厂家/主制造商确保航空器能够运行而必须考虑的要素。我国的航空器制造厂家/主制造商已基本按照局方要求建立了运行支持体系,但对于机载系统与设备供应商,目前局方尚未直接监管到各个供应商,但机载系统与设备供应商是一个型号研制和运行的重要组成部分,国外机载系统与设备供应商的运行支持能力和责任往往与主制造商相当,研制期的协同工程与运营期的服务保障都能够保证达到要求的技术水平,因此国内机载系统与设备供应商很有必要考虑如何建立供应商的运行支持体系,满足局方和制造厂家/主制造商的运行支持要求。结合局方发布的航空器制造厂家/主制造商运行支持体系建设方面的要求,从适航规章和程序角度出发,系统分析了机载系统与设备供应商的运行支持体系五个方面的建设内容,提出了机载系统与设备供应商运行支持体系建设思路,并指出了体系建设当中需要关注的重点问题,为民用飞机机载系统与设备供应商探索建设运行支持体系提供了思路和参考。     

基于三机冷备份的遥感器计算机系统冗余设计

文章对当前比较流行的计算机冗余模型进行了分析和比较,制定出了三机冷备份的冗余计算机结构,并对关键电路进行了设计。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法,通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量,实时调整加卸载机构的加卸载速度,以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动,影响力标准机复现力值准确度的问题,同时也消除了力值过冲现象,避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

基于灰色近似支持向量机的加速度计参数预测

温度、振动等环境载荷使得石英挠性加速度计参数产生漂移,直接影响了惯导系统的测量精度和性能,石英挠性加速度计参数变化趋势为非线性的,很难用常规的建模方法进行趋势预测。基于灰色理论适合进行小样本、贫信息不确定型系统建模以及近似支持向量机不需要求解二次规划就能求得非线性模型参数的优点,提出了基于灰色近似支持向量机进行石英挠性加速度计参数预测的方法。为了验证该方法的有效性,针对自然贮存的加速度计进行了固定周期的参数标定,结果表明灰色近似支持向量机具有很好的预测效果。     

基于机械抖动激光陀螺仪的动态误差分析

机抖激光陀螺仪是目前应用最为广泛的激光陀螺,是实现应用捷联惯导系统进行导航的理想惯性仪表,研究激光陀螺仪的误差因素,并通过软件进行补偿提高其精度,对提高捷联惯导系统的精度具有重要意义。相对于研究已经较为成熟的静态误差,对动态误差的研究仍较少。针对激光陀螺的动态误差,通过分析在动态环境中抖动机构的输出对二频机抖激光陀螺输出的影响,建立了动态误差模型,为激光陀螺动态误差的研究提供了理论储备,具有一定的工程应用价值。     

空间光外差探测和跟踪接收机的优化仿真

文章简要描述了应用双单元光探测器,在对跟踪传感器不作专门分光的情况下,集通信、跟踪于一体的光外差接收机的工作原理,并以所获外差功率效率和外差电流效率最大为优化目标,通过仿真计算给出最佳的本振高斯斑大小和信号光学接收系统的菲涅耳数,在此基础上给出几组跟踪信号的仿真控制曲线及与其对应的所获通信信号能量的仿真曲线。     

EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数（IMF）通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。