QAR超限事件飞行操作风险诊断方法

利用某机型的快速存取记录器(QAR,Quick Access Record)数据,对飞机着陆阶段出现的某一QAR超限事件,选取飞机下降率、俯仰角等飞行员综合操作指标在无线电高度20 feet(1 feet=0.304 8 m)的数值以及20~0 feet之间的变化率,分析由这些指标构成的"空间"中发生该QAR超限事件的"高风险子空间".对同一机场同一机型的多个航班数据初步分析得到,着陆总重大于62 t、着陆温度小于32℃时,正常样本与QAR超限样本占比接近,表明环境因素并非该样本空间中QAR超限事件的主要因素.为进一步诊断,以超限事件发生率最大化为目标,以划分空间中包含的样本满足一定数量标准为约束,建立数学模型,并以黄金分割法为基础设计了算法,找出这些操作指标上区间的边界值,以此诊断可能触发该QAR超限事件的高风险区域,为飞行员模拟机针对性训练提供指导.      

成都欧洲猫系统一次飞行计划错误修改事件的调查研究

2007年12月21日,成都欧洲猫系统发生一起飞行计划被错误修改的事件：HDA821航班原定去往香港（VHHH）,但在起飞之前飞行计划内的落地机场被错误修改为长春（ZYCC）,航路点也做了相应的修改。成都技术人员随后对欧洲猫的日志文件进行了分析,对管制员可能的操作进行了推测,并在培训（测试）平台上对该推测进行了验证,最终查明了该事件的原因并提出了改进意见。     

舰空导弹发动机意外点火故障树分析

通过对舰空导弹发射准备时发动机意外点火事件的分析,建立了发动机意外点火故障树。定性分析获得了发动机意外点火模式和避免意外点火的有效模式,定量分析得到了发动机意外点火概率值,最后对分析结果进行了评价。     

不同时长的睡眠剥夺对注意警觉功能的影响

针对不同时长睡眠剥夺对注意警觉功能的影响,采用事件相关电位(ERP)技术,选取27名志愿者进行了睡眠剥夺前后自身对照实验研究。分别在清醒状态下、24 h完全睡眠剥夺后、36 h完全睡眠剥夺后完成精神运动警觉性(PVT)任务,同时采集脑电数据。选用重复测量方差分析的方法比较睡眠剥夺前后P2、P3成分的波幅和潜伏期差异。研究表明,24 h睡眠剥夺和36 h睡眠剥夺造成了个体警觉功能的下降,个体完成PVT任务时的P2波幅显著下降(P<0.05),P3波幅显著下降(P<0.05),P3潜伏期显著延长(P<0.05)。24 h睡眠剥夺后P2、P3的波幅和潜伏期与36 h睡眠剥夺后无显著差异(P>0.05)。实验表明：完全睡眠剥夺会影响个体的注意警觉性,警觉注意力并非会随着剥夺时间的增加而线性下降,睡眠剥夺24 h后,个体的认知能力进入一个平台期,个体认知能力急速下降,大脑采用了代偿的活动模式以保证正常的认知活动。     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

一种基于数字空间的空间站任务飞控事件规划方法

针对空间站任务飞控事件规划问题,结合资源约束、飞控事件需求数据维度高、事件间互相影响等特点,提出一种基于数字空间的飞控事件规划方法,将飞控事件规划问题转化为数字模型构建、数值计算及飞控事件时序设计问题。结合空间站应用实例,给出了飞控事件规划流程和规划结果分析,验证了方法的有效性,为空间站任务飞控事件规划问题提供了新思路。     

应用BP神经网络针对高通量质子事件的通量数值预报

质子事件的爆发与太阳软X射线辐射有着很强的相关性,利用GOES卫星的1～8 (A)波段和0.5～4 (A)波段的软X射线数据,选取一些特征参量验证该相关性并应用到质子事件短期预报中.在当前质子事件传输物理机制不完全明确的情况下,在现有的预报质子事件有无的模型基础上,利用BP神经网络,根据软X射线通量水平等预测事件质子峰值通量水平,再对训练后的网络进行检验,检验预测所得结果与实际探测值误差小于一个量级,具备一定实用意义.      

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。     

事件触发控制在倒立摆系统中的仿真与实验

从理论、仿真、实验3个角度考虑了事件触发控制对于一级直线倒立摆系统的控制效果,进而说明事件触发控制的可行性与实用性。首先,借助线性矩阵不等式给出了事件条件参数的设计方法,并对触发时间间隔下界进行了估计。其次,通过Simulink仿真说明了在无量化效应时理论结果的有效性。最后,通过实验研究了量化效应的影响,发现其对于基于模型控制器的负面作用。实验结果表明,对于实际倒立摆系统,混合型事件条件及零阶保持控制器更加适用,它们可以在保证系统稳定性的前提下有效降低信息的通信频率。上述结果体现了事件触发控制的潜在实用价值。      

通量传输事件相关的动力学磁场湍流观测研究

THEMIS卫星观测到通量传输事件（FTE）的同时,也在磁层侧涡流区域观测到强磁场扰动现象.利用快速傅里叶变换分析磁场扰动频谱特征发现:大约在FTE的扰动频率（约0.1Hz）处,功率谱密度达到峰值;在质子回旋频率（约1Hz）至64Hz的频段内,功率谱密度随着频率的增大而减小,服从幂律分布P₀ f-α.因此,可以认为这些磁场扰动为低纬边界层中的动力学磁场湍流.研究结果表明,当低纬边界层（Low Latitude Boundary Layer,LLBL）中卫星相对磁层顶或FTE的位置越来越远时,功率谱密度与功率谱斜率α（幂律指数）降低,但FTE所在的方位角或低纬磁层顶的磁地方时对幂律指数α和功率谱密度没有显著影响.这些观测特征表明移动的FTE是磁场湍流的源.磁层顶上的大规模扰动（如FTE）和相关的磁场湍流从动力学尺度揭示了磁鞘与磁层的类黏滞相互作用.然而低纬边界层中FTE磁层侧涡流形成所需的黏滞性是否可由磁场湍流来提供还需要验证.