基于双树复小波和形态学的卫星异常数据滤波方法

受系统结构复杂、工作环境恶劣等因素影响,卫星的工作状态会存在介于正常和故障之间的异常状态,导致其遥测数据中不仅含有噪声,还存在异常数据。采用传统滤波算法进行去噪处理时,会存在对异常数据保留不充分的问题,从而导致突变信息丢失。针对上述问题,提出一种基于双树复小波与形态学滤波的卫星遥测数据组合滤波方法,设计一种半软阈值滤波函数来提高双树复小波的滤波性能,并提出一种组合滤波算法。通过仿真实验进行验证,结果表明:本文方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留。     

基于模糊故障树法的清洗机器人安全性研究

提出用故障树形图分析法来分析机器人安全性.首先根据机器人设计方案及失效分析建立故障树模型,用故障树分析法对此模型进行定性和定量分析.针对系统底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集理论引入故障树分析法,将底事件(基本事件)发生概率描述为模糊数,通过模糊运算规则估计出整个系统的故障率.      

基于条件规则及故障树的舱音分析诊断

基于多个典型舱音样本声,依据舱音辨听传统方法、小波变换等现代分析方法,得到风切变音频、近地音频警告等不同舱音背景声及其频率等特征信息。提出利用条件规则和故障树对舱音特征进行分析、诊断,以区别近似舱音或不同舱音的近似特征,为准确掌握飞行事故原因、分析诊断飞行事故、保障飞行安全具有一定借鉴作用。     

基于因果图的微小型涡喷发动机安全性分析(英文)

针对复杂的航空发动机系统,提出一种基于因果图的方法对其进行安全性分析。以微小型涡喷发动机机匣破裂或被击穿失效为例,对因果图在安全性分析中的应用进行了研究,并与传统的故障树分析结果进行了对比和分析。研究结果表明,基于因果图的方法一方面可以找出导致航空发动机系统失效的原因之间的复杂因果关系,给出定量分析,符合客观实际;另一方面图形化的推理方法易于安全评估和工程应用。     

基于混沌时间序列的飞行冲突预测(英文)

为了准确掌握飞行冲突量的变化规律及其准确预测,对飞行冲突的混沌问题进行了研究。首先,基于人-机-环境系统工程理论,建立飞行冲突的故障树,从定性的角度分析了飞行冲突的混沌特性;然后,建立了基于小数据量方法和小波去噪理论的最大Lyapunov指数λmax的改进混合算法,并利用此方法从定量的角度证明了飞行冲突时间序列中混沌现象的存在;最后,利用混沌预测方法对模拟数据进行预测,并通过灰色误差检验方法对预测结果进行评价。检验结果为后验差比值为0.2209<0.35,小误差概率为0.9853>0.95。结果表明该预测方法的有效性。因此,说明应用混沌理论进行飞行冲突分析与预测是可行的。     

基于水平集方法的复杂地质速度模型表达

地质速度模型表达的难点在于对复杂地质现象的精确描述和对正、反演应用的有效支持。提出了一种将速度间断面信息以隐函数的零等值面形式内嵌于速度模型的表达方法,多重拷贝策略使得相邻的速度块体互不干涉,妥善处理了在速度间断面处插值速度信息的矛盾。该表达方法适于描述复杂地质构造下的速度模型,如多值层面和具有非流形性质的断裂层面。在基于射线理论的应用中,利用符号距离场和速度间断面二叉树能迅速获得空间任意点的速度信息,检测射线与速度间断面的相交关系,并使射线在速度间断面处严格执行Snell定律,提高了射线路径的正确性。两组射线追踪的应用实例验证该表达方法的有效性。      

卫星虚拟热试验平台建模工具模块研究

为预示卫星热试验结果,给热试验设计提供参考,北京卫星环境工程研究所自主研发了卫星虚拟热试验平台。文章介绍了虚拟热试验平台中建模工具模块的建模思想、对象组合策略和数据存储方法;其中数据存储方法采用预排序遍历树算法,相比于传统的邻接列表模式,具有更高的查询效率;最后还介绍了基于本建模工具模块的红外加热笼建模方法。     

基于马尔可夫链的空间站推进1553B通信系统可靠性分析

推进功能的正常实现为空间站长期在轨运行提供重要保障。1553B通信系统作为推进功能的重要组成部分,承担着推进系统与外界进行数据交互的任务,其可靠性设计至关重要。为提高1553B通信系统可靠性,分别对包含数据隔离芯片在内的远程终端及其处理器进行双余度冗余设计。本文通过建立故障树对1553B通信系统可靠性进行分析,并引入平均无故障时间、可靠度等定量指标,基于马尔科夫链建立可靠性模型进行定量计算。结果表明,1553B通信系统平均无故障时间增加1.947倍,可靠度增长3.89%,故障概率则下降超98%,由此验证了双余度冗余设计能够有效地提升1553B通信系统的可靠性。     

一种基于DOM树的XML数据频繁模式挖掘算法

由于XM L数据具有半结构化特性,使得面向XM L数据的数据挖掘不同于面向关系数据库的数据挖掘,它具有更复杂的层次结构。研究基于DOM树的XM L数据频繁模式挖掘算法,提出面向XM L数据的频繁模式增量式挖掘算法F reqtT ree。该算法首先将XM L数据转化成DOM树,然后从DOM树挖掘所有频繁模式。F reqtT ree算法采用最右扩展技术,只在树的最右分支上增加新结点生成新树。同时充分利用已生成的频繁模式信息,使得产生的候选模式数量较少。F reqtT ree算法利用频繁k-1模式的支持数计算候选k模式的支持数,该算法只对DOM树遍历一次,具有较高的效率。采用多组数据对此算法的性能进行检验,并与其他算法作对比实验,实验结果表明该算法高效可行。     

基于树形小波变换的断口图像识别

断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,本文提出一种基于小波的断口识别方法,该方法采用树形小波对金属断口图像进行二级小波变换,剔除近似分量,对其余的各个频带输出的标准差作为断口识别的特征,并采用最小距离分类法进行分类,实验证明,此方法对细节丰富的断口的识别率很高。