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81.
飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。 相似文献
82.
飞行试验测量数据中存在过程噪声和测量噪声,导致飞行数据之间不相容,国内目前常用的输出误差法不适用于耦合严重的直升机飞行数据相容性检验。采用增广卡尔曼滤波方法进行状态估计,大幅度地消除测量值中的误差;再用输出误差法对增广卡尔曼滤波估计的结果进行相容性检验,并将其应用于直升机四阶纵向等效模型辨识中。结果表明:提出的这种方法既解决了单独使用增广卡尔曼滤波进行数据相容性分析时由于初期收敛过程造成的滤波误差问题,又克服了单独使用输入误差法进行数据相容性时需手动修改时间延迟问题和测量值中误差过大时输出误差法无法收敛问题,使得检验效果与计算效率大幅提升。 相似文献
83.
84.
85.
研究地效飞行器及其驮运负载飞行器巡航状态的气动特性,对大型地效飞行器的研发具有重要意义。采用求解N-S方程的有限体积法,分别针对地效飞行器巡航状态及其驮运负载飞行器巡航状态进行数值模拟分析。结果表明:综合考虑升阻比与阻力的大小,地效飞行器巡航状态机翼的最佳安装角为5.5°;综合考虑升阻比与巡航飞行的安全性、操纵性,地效飞行器巡航状态的最佳飞行高度为8 m;综合考虑巡航经济性以及从巡航状态过渡到分离状态的安全性与可靠性,两机驮运巡航状态下负载飞行器的最佳迎角为3°。 相似文献
86.
基于接触状态分析的叶冠阻尼评估与改进设计 总被引:3,自引:0,他引:3
采用基于接触状态分析的干摩擦阻尼结构设计方法,针对某型带冠涡轮叶片进行了阻尼评估与改进设计.接触状态包括接触形式和接触参数,通过接触形式从结构上判断结构设计的合理性;通过接触参数从力学性能上评价叶冠的阻尼效果.对叶片的动力特性、接触状态和振动响应进行综合评估分析,找出叶冠结构设计不足之处,并指出具体的改进措施,使叶冠的接触状态及振动响应得到一定的改善,并找到叶冠弦宽稳定工作范围.接触状态能够细致反映出叶冠工作状态下真实的接触情况,为叶冠结构设计和阻尼效果判定提供了更准确、详尽的参考依据. 相似文献
87.
月球轨道交会对接航天器相对状态误差分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为分析同波束干涉测量这一高精度相对测角技术对月球交会对接两个航天器的相对位置、速度(状态)影响,文章根据协方差分析理论及各测量量的模型,推导测量量关于相对状态量的信息矩阵,建立了相对状态误差协方差模型;结合月球轨道交会对接仿真轨道,开展测量误差对两个航天器的相对状态误差影响协方差分析。结果表明,在当前测量误差条件下,相对位置、速度误差分别达到米级和厘米每秒级。在分析相对状态误差影响因子的基础上,重点对同波束干涉测量差分相时延整周模糊误差及时延率误差对相对状态影响进行了分析,结果表明整周模糊度误差对相对位置误差影响显著,时延率误差对相对速度误差影响显著。 相似文献
88.
以研究电动汽车动力电池管理系统为背景,以电池荷电状态估算为关键技术,介绍了荷电状态与其主要影响因素的非线性动态关系,建立了二阶RC等效电池模型.在此基础上,考虑了温度对电池内阻的影响,采用卡尔曼滤波算法、改进的安时计量法和开路电压法,结合基于温度的电池模型参数在线辨识,对电池荷电状态进行估算,通过MATLAB仿真,并与基于经验公式的卡尔曼滤波算法进行了对比,平均误差为2.46%,提高了估算精度,验证了算法的可行性和可靠性. 相似文献
89.
借鉴复合材料结构建模中的均匀化处理方法建立了压电网络板机电耦合动力学方程并对其进行求解,获得了耦合系统的频率特征方程;通过求解频率特征方程发现压电网络板的固有模态以耦合模态对的形式存在;在此基础上对耦合系统的频率特性进行了分析,表明耦合模态对的特征频率值随着电感的变化会出现频率转向现象.进一步通过对系统在频率转向区能量转换规律的研究,揭示了压电网络板中频率转向的意义.最后,分析了压电网络板设计参数对频率转向区特性的影响,为压电网络板的合理设计提供了理论参考. 相似文献
90.
为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差. 相似文献