雷达电源系统安全运行健康状态评估研究

雷达电源系统的运行状态直接影响整个雷达设备的安全性与性能指标的实现,如何实现雷达电源的 健康状态评估是亟待解决的问题。首先采用雷达电源正常状态下的健康特征数据训练自组织神经网络;然后 计算监测数据与训练后的自组织神经网络中权重向量的距离,将距离值归一化表示为健康度;最后利用试验数 据计算健康度,并实现健康分级。结果表明:该模型计算的健康度随电源老化时间变化整体呈现下降的特点, 该模型可以实现雷达电源健康状态评估。     

基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测

为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。     

隐蔽失效适航要求符合性验证分析

隐蔽失效的适航符合性验证对飞机系统安全性水平会产生重大影响。经过十余年论证,EASA在CS/AMC 25.1309中新增了隐蔽失效的要求。例如要求尽可能消除重大隐蔽失效;为了防止再发生一个失效即导致灾难性失效状态的情况,对由两个失效导致的每个灾难性失效状态,其中任一个在大于单次飞行中是隐蔽失效,要求从隐蔽限制方面限制运行时间,并且从剩余概率限制方面假定一个隐蔽失效已发生时限制所有单个显性失效组合的平均概率。针对系统安全性条款CS 25.1309(b)新增的隐蔽失效相关要求,分析条款的符合性方法,通过典型故障树分析及其最小割集的示例,说明隐蔽限制和剩余概率限制准则的应用方法。从工程角度说明了条款的应用范围,给出了隐蔽失效的概率和限制暴露时间的计算方法,提升型号系统安全性水平。     

终端区多机协同进场下的飞机性能参数优化方法

为了降低多条航路上下降至同一航路点的多架飞机最后巡航阶段和下降阶段的运行总成本,同时要确保飞机的飞行安全,研究了多架飞机下降至同一航路点时降低总运行成本的参数优化方法。首先,介绍了飞机性能参数计算方法;其次,为了提高寻找飞至同一航路点各架飞机使得总运行成本最低的合适指示空速的计算速度,建立了考虑间隔约束的参数优化模型,并通过精英保留的遗传算法进行优化运算;最后,用某型民用飞机对建立的模型进行算例仿真。结果表明,该模型能准确计算出各架飞机使总运行成本最低的指示空速,对航空公司处理多架飞机下降至同一航路点降低总运行成本有较大的指导意义。     

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法

近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图...     

弹道反舰导弹靶场飞行试验安全分析

反舰导弹靶场飞行试验中,为了确保试验方案可实施,必须进行试验安全性量化分析,以确保故障弹对保护目标的威胁概率最小。根据弹道反舰导弹特点,给出量化分析基本思路,归纳导弹故障模式,分析不同故障模式下导弹落点散布,并给出量化分析计算方法。通过实例,验证计算方法的正确性和科学性。     

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测

将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和SoftMax分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,SoftMax分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。     

面向风险均衡的AFDX虚拟链路路径寻优算法

为确保综合模块化航空电子系统的安全性需求能够在全双工交换式以太网中得到一致性保证,提出了一种面向风险均衡的路径规化（RBPP）算法,以满足各航电功能间的安全隔离要求,同时分散风险,避免局部物理链路的风险集中,提高系统安全性。以民机失效状态类别划分为基础,建立了航电功能、分区、端系统、虚拟链路（VL）风险模型;RBPP以均衡各物理链路风险为目标,同时综合考虑网络实时性、链路负载能力等因素,采用粒子群算法进行优化目标求解。利用仿真优化方法对RBPP算法进行了实现,在典型工业航空电子全双工交换式以太网（AFDX）网络架构及A380AFDX网络架构下进行仿真分析,结果显示多播VL的简化处理的会使网络风险增加;在1 000条VL配置下与负载均衡（LB）算法和最短路径（SP）算法进行了分析对比,结果显示RBPP算法在满足各航电功能间的隔离需求的同时,链路风险均衡能力在两种网络拓扑下分别比负载均衡算法提高了10.7%和23.4%,比最短路径算法分别提高了35.4%和47.9%。