改善方法在A320飞机大修中的应用

从介绍改善(KAIZEN)基本概念入手,详细阐述了改善方法的含义及其主要流程,以实际案例介绍了如何在民航维修业实施改善理论。     

运用ERP进行成本控制方法初探

航空发动机动力控制装置修理过程面临产品种类繁、数量多、周期不均衡、材料成本分布不均的特点，依靠传统的成本控制方法存在耗时、费力、不科学的弊端。本文依据最新航空发动机维修工程管理成果，结合对大数据应用的探讨，试图依托工厂ERP系统找出有效的发动机动力控制装置维修材料成本的控制手段，以达到控制成本的目的。     

不允许缺货时存储空间存在限制的存储模型研究

针对经济订购批量公式假设中存储空间无限大这一条件不符合实际这一问题,提出了改进方案：租用场地,存储物品。针对这种方案建立了总平均费用存储模型,给出了在总平均费用最小意义下的最优存储决策。并给出实例验证其可行性。     

Costas编码信号的循环谱特征分析与参数估计

研究了准确反映Costas编码信号特点的关键参数集合。基于循环谱相关密度估计方法,分析了Costas编码的循环谱特征及其与辐射源侍号参数的对应关系,提出了一种没有先验知识条件下Costas编码截获信号特征提取方法。通过对典型的Costas编码信号参数提取归一化均方根误差的计算,验证了该算法的有效性。     

微小型无人机三轴磁强计现场误差校正方法

详细分析微小型无人机导航用三轴磁强计的误差来源,建立三轴磁强计的等效误差模型,提出基于两步估计算法和圆约束非对准误差估计算法的三轴磁强计现场误差校正方法.在充分考虑地磁场偏转和倾斜特性的基础上,提出适合微小型无人机应用的现场数据采样策略,能够在较少的旋转操作下获得较好的采样数据.仿真表明:在所有磁场误差都存在的情况下,...     

涡轴发动机自适应混合诊断模型高斯加权聚类方法

针对整个飞行包线内涡轴发动机健康参数估计问题,提出基于高斯加权聚类的机载自适应混合模型建立方法.机载自适应混合模型由卡尔曼滤波器和神经网络组成,由于飞行数据样本庞大,采用高斯加权模型对涡轴发动机飞行数据进行实时聚类,利用聚类数据更新神经网络权重,并实现自适应混合模型工作范围的自动扩展.仿真结果表明了该方法的有效性,采用...     

Regularized Robust Filter for Spacecraft Attitude Determination

A modified regularized robust filter is proposed for spacecraft attitude determination in the presence of relative misalignment of attitude sensors. The filter is designed to minimize the worst-possible residual norm on condition that there is parametric uncertainty in the measurement model. The weighting matrix of the residual norm is designed to minimize the upper bound of the estimation error variance. The performance of the proposed attitude determination robust filter is illustrated with the use of real test data from a real three-floated gyroscope. Simulation results demonstrate that the attitude estimation accuracy is improved by using the proposed algorithm.     

无人机空中加油过程中基于机器视觉的相对位姿估计(英文)

本文主要研究了在无人机空中自主加油过程中,利用安装在无人机上的摄像机得到的视觉图像确定无人机与加油机之间相对位置关系的算法。本文以经典的OI算法为基础展开研究,文章主要分为三个部分:首先简要介绍了OI算法的基本实现方法,指出了在OI算法中,旋转矩阵R的初值的选择对于位姿估计的精度有一定的影响。其次主要介绍了一种线性算法用于获取R初值的方法,同时针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,提出了可以将旋转矩阵R的初值设为单位矩阵。论文最后在仿真环境下对相关算法展开实验研究,同时研究了在高斯噪声环境下特征点在加油机表面的分布对位姿估计结果的影响,论文得到如下的结论:1、针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,在高斯噪声环境下,以单位矩阵作为旋转矩阵的初值得到的位姿估计的结果好于以线性算法为初值的结果。2、在相同的高斯噪声环境下,特征点之间的距离越大时得到的位姿估计结果的精度越高。3、特征点的数量对相对位姿估计的精度没有明显影响。     

数传控制装备可靠性预计

分析了某型数传控制装置可靠性模型,采用应力分析法对该装置进行了可靠性预计,根据设备实际状况求得其各主要部件的失效率,评估了产品的可靠性,从数据分析得出了影响可靠性的主要环节,提出了改进措施。通过可靠性试验,对可靠性预计值进行了验证。     

基于HOSVD局部重组的利噪抑噪经验模式分解及应用

及时准确地识别航天机构萌生和发展的损伤故障特征信息,可为机构故障诊断评估、科学任务调整以及未来在轨维修提供科学决策依据。集成噪声重构经验模式分解(ENEMD)及其衍生方法都是基于噪声利用机制以原信号中估计噪声改善模式混淆并实现信号降噪。然而,该方法中奇异值拐点难以获取、阈值处理中噪声不连续等带来的噪声估计偏差,将降低微弱特征提取准确性。为此,提出一种基于高阶奇异值分解(HOSVD)局部重组的噪声估计技术。研究基于滑动窗截断和Hankel矩阵相结合的张量构建,然后将奇异值曲率谱上的最大峰值点作为合理奇异阶,最后根据选取的奇异阶重构张量分解模型得到所需的估计噪声分量。在此基础上,将HOSVD局部重组引入ENEMD方法中,提出利噪抑噪经验模式分解方法。该方法可进一步提高微弱噪声估计精确度,实现对航天机构损伤微弱特征的增强提取。仿真分析和某航天轴承试验案例验证了该方法在损伤微弱特征提取和识别上具有实用性与有效性。