基于着色Petri网的维修作业建模与人机工效分析

基于着色Petri网和CPN Tools平台,研究了维修作业过程的建模方法,提出了维修作业过程建模方法与步骤,采用模特法计算每一步操作所需时间值,采用人体动作代谢能耗预测模型计算每个操作的能耗值,实现了维修作业建模与仿真、作业序列的控制以及维修人员工作负荷和工作时间的定量计算。以A320飞机前起落架轮胎拆卸作业为例,采用CPN Tools软件进行了维修作业建模和仿真模拟,验证了模型和方法的可行性与有效性。该方法引入了传统维修作业模型中没有涉及的人机工效因素,能够有效评价维修人员的作业舒适性。     

陀螺稳定平台漂移误差参数的辨识方法研究

给出了一种平台工作在惯性稳定状态下的静态多位置测漂方案 ,建立了包含陀螺漂移、地球自转因素在内的平台漂移数学模型和系统状态方程 ,解决了三轴开路状态下的耦合问题。取框架角传感器的输出作为观测量 ,利用广义Kalman滤波器对含有噪声的测量数据进行处理 ,将参数辨识问题转化为状态估计 ,仿真结果表明 ,此方法可以获得较好的辨识效果     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

基于模糊Petri网的维修保障活动可视化建模与仿真研究

介绍了模糊Petri网矩阵推理算法,并对模糊Petri网中的元素进行了抽象定义,同时,为了仿真实现矩阵推理算法,定义了用于存储模型数据和中间计算结果的动态数组,并给出具体代码建模流程图。最后,作为验证实例,应用飞机前轮更换轮胎对该维修保障活动仿真软件进行验证。结果表明,该软件可对该维修保障活动进行建模,即直观清晰地体现出飞机某环节维修保障活动的进程,同时也可以根据相关参数进行分析,将能为在航空系统产品保障效能评估中找出可靠性、维修性、测试性和保障性设计存在的薄弱环节提供技术支持。     

基于DSPN的航天测控系统任务可靠性仿真建模

提出了基于确定与随机Petri网（deterministic and stochastic Petri nets,DSPN）的航天测控系统（tracking,telemetry and command,TT&C）任务可靠性定量分析方法,旨在对相关航天测控方案进行可靠性预计.通过对TT&C系统任务剖面进行时序弧段划分,考虑实际系统中测控单元阶段依赖、单元故障可修以及各单元参与任务起止时间不同等其他建模方法难以处理的复杂因素,建立了“单元层-系统逻辑层-阶段层”3层相互关联的TT&C系统任务可靠性DSPN模型.通过对模型仿真运行,实现了对给定测控方案下TT&C系统任务可靠性定量化评估.分析表明:仿真结果随着仿真次数增加逐渐收敛,与Markov解析方法求得的精确值对比误差控制在1%以内.      

宏观机敏机构的振动主动控制

研究了具有压电作动器与应变传感器的柔性连杆机构的振动主动控制问题。应用复模态理论对宏观机敏机构的动力学方程进行解耦,建立了包含系统噪声与观测噪声的受控系统状态空间表达式,并分别设计了离散LQG状态反馈控制器与离散Kalma。滤波器。宏观机敏机构的在线振动控制实验表明,柔性连杆的应变峰值降低了80％,机构的动力学性能得到了显著改善。     

一种金融投资模型的数值逼近方法

对一种金融模型，给出了一、二阶的Itoe-Taylor逼近的估计，并对这两种估计证明了其强收敛性，同时给出了收敛的阶数．通过比较得出Itoe-Taylor逼近阶数越高，得到的估计强收敛的阶越高。     

空地对抗马尔可夫链随机服务模型

将空地对抗动态作战过程视为一个随机排队服务系统．利用马尔可夫链随机服务理论分析了空地对抗动态作战过程，在基本假设的前提下给出了该随机服务系统在各种条件下的系统状态传递率图，最后根据统计平衡原则建立了空地对抗随机服务模型，比较真实地反映了实际作战过程。     

对提高统计线性化精度及高阶矩传播法的研究

提出提高统计线性化精度的新方法,同时研究高阶矩传播法的计算方法,并以此方法做为衡量计算精度的标准,计算结果表明,提出的修正方法改善了计算精度,并且易于推广使用。     

SENSOR FAILURE DETECTION AND SIGNAL RECOVERY BASED ON BP NEURAL NETWORK

Manyhighpefformancecontrolsystemsmusthavefauhtolerantabilityagainstsensorfailures.Theapplicationofprevioussensorfailuredetectinnmethods,mostlybasedonanalyti-calredundancy['Jlislimitedbecausetheyrequireaprecise.mathematicalmedel.BPneuralnetwork(BPNN)isabletolearnanycomplicatedcontinuousnonlinearfunctions,therefore,itcanbeusedtodetectsensorfailuresandrecoverthesignalforthefailedsensor'Recentpubli-cationshavedemonstratedtheuseofBPNNfordetectingsomkindofsensorfailuresandre-coveringthefailedsen…