大型客机飞行员操作程序综合评价

机组对飞机的成功操作很大程度上依赖于一套精心编制的飞行员操作程序,不合理或不合逻辑的操作程序可能导致飞行员的违规操作,进而引发飞行事故.参考波音737NG飞行机组操作手册,分析进近和着陆阶段的任务功能流程后确定了评价指标体系的层次结构;采用德尔菲法对现役飞行员进行两轮咨询,建立了基于安全性的进近和着陆阶段飞行员操作程序综合评价指标体系;对飞行员进行咨询,采用序关系分析法确定了各指标的权重系数;应用模糊综合评价法对飞行员操作程序进行综合评价,得到了飞行员操作程序的评价等级和评价值.提出了一种将功能流程图法、德尔菲法、序关系分析法和模糊综合评价法相结合的飞行员操作程序综合评价方法,并应用于波音737NG飞机进近和着陆阶段的操作程序评价.评价结果说明了该综合评价方法的合理性.     

基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性.     

基于G2的卫星控制系统故障诊断的半物理仿真

研究一种基于G2的集故障注入、故障模拟和故障诊断为一体的半物理仿真系统,包括基于VxW orks的实时硬件模拟系统、星载姿轨控计算机、数管及遥控遥测模拟器和专用接口箱等.开发了基于G2的以某一类典型卫星控制系统为对象的故障诊断专家系统,并对G2外部接口进行了扩展设计.最后,以典型故障为例,在半物理仿真平台上进行了演示验证.     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

星载单频GPS数据的电离层延迟改正方法分析

利用C/A码单点定位对LEO(Low Earth Orbit)卫星上的电离层延迟改正方法——"电离层比例因子法"进行了分析研究.计算的CHAMP卫星的轨道结果表明:采用电子密度峰值高度(hmF2,F2 region maximum electron density height)平均值和瞬时值计算的电离层比例因子α变化范围分别为0.3~0.4和0.2~0.65之间,两者最大差异可达0.3,相比较而言,hmF2瞬时值的结果更加合理,并且相应的大地高H方向的系统偏差要降低0.05~0.3m左右;与双频无电离层组合的普通单点定位结果相比表明该方法能较好地消除电离层一阶项所引入的H方向上的系统偏差;该方法适用的LEO卫星轨道高度范围大致在200~ 600km之间,当轨道高度超过700km时,该方法并不适用.     

数字存储示波器检定方法探讨

讨论了数字存储示波器垂直偏转因数、水平时基、脉冲宽度触发测量方法。以TDS 7104为例,给出了数字存储示波器垂直偏转因数、水平偏转因数、频带宽度及上升时间的测量结果的测量不确定度。     

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.     

基于黎曼距离的编队飞行卫星姿态控制系统故障检测数据优选方法

为突破星上资源的严苛约束、提升编队飞行卫星故障检测能力,提出了一种适用于编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测数据优选方法,通过利用黎曼距离衡量无故障情况和故障情况下系统测量信息之间的差距,构建了编队飞行卫星姿态控制系统故障检测能力的评价指标。在此基础上,提出了故障检测数据优选方法,为系统输出信息结构优化提供了理论依据。仿真表明,所提出的方法能够在星上资源受限的情况下有效提升编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测能力。     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。