基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。     

飞行器末制导中的几个热点问题与挑战

随着国防科学技术的进步,新的作战需求以及各种新技术的应用给飞行器的末制导控制带来了新的问题和挑战。分析了当前的末制导作战需求和挑战,着重讨论了飞行器末制导控制研究中几个热点问题的研究进展,包括多源信息条件下的制导控制、多飞行器协同制导控制、特殊限制条件下的制导控制以及制导控制综合设计与评估问题,并且探讨了存在的问题、可能的方向和展望。     

基于AFDX网络的SNMP协议实现

航空全双工交换式以太网(AFDX/ARINC664)是适用于航电系统信息传输的确定性飞机数据网路总线系统,目前广泛应用于各个机型的航电系统中。由于AFDX网络的确定性,需要对该网络的消息传输、故障检查等项目进行实时的监控管理,以维护该网络系统的正常运行。本文阐述了在某型直升机综合任务处理系统的开发过程中,使用简单网络管理协议(SNMP)对AFDX网络中各个设备的数据信息进行网络管理的设计与实现。     

基于Teamcenter的航空发动机适航信息管理系统

为改变我国适航信息化管理水平落后的现状,推进民用航空迅速发展,在深入研究民用航空发动机适航取证工作的基础上,以航空发动机型号合格审定为对象,基于Teamcenter平台的权限管理、数据管理及流程控制等功能模块,设计开发了航空发动机适航信息管理系统,建立了适航取证工作的系统化、规范化管理平台,将取证人员、文档、审定流程充分融合,通过软件平台全方位统一管理,极大提高了工作效率,加快了适航取证的步伐。     

基于优势关系粗糙集的属性约简算法

针对目前对不同信息系统下优势粗集的处理几乎都是将其划为单值完备信息系统来处理这种现象,以及基于区别矩阵和基于正域的属性约简算法是不等价的这个问题,提出了一种基于单值完备信息系统的快速属性约简算法。首先,提出了对象集约简;其次,使用基数排序思想计算;再次,结合了区别矩阵和正域约简2种算法,在大量提高算法时间复杂度的同时提高了算法的可信度;最后,采用实验验证了约简算法的实用性。     

基于.NET的小型涡扇发动机故障判读系统设计与实现

针对某小型涡扇发动机试车数据的故障判读与诊断问题,应用先进的数据库管理技术建立并设计了发动机异常监视和故障诊断系统,包含试车数据异常监视与试车故障诊断2大功能模块.该系统依托.NET开发平台框架,采用以Web技术为中心的B/S(Browser/Server)结构,以Oracle 10.0g作为试车故障信息数据库,同时按照系统的功能需求实现不同试验模式下试车数据故障诊断.试验验证表明:该系统能有效实现发动机性能、控制参数的异常判读和故障诊断.     

针对航空制造商质量体系审核的适航审定监管信息化平台的建设初探

充分调研了国内适航审定监管部门对航空制造商质量体系监管现状及其他行业先进监管方式,提出了一种针对航空制造商质量体系审核的适航审定及监管信息化平台的开发建设思路,并对该信息化平台预期的核心功能模块和开发难点进行了全面分析和集中阐述,以期为适航审定政策制定部门提供参考。     

基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。     

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%。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。