一种自旋稳定卫星姿态传感器数据异常的诊断方法

针对自旋稳定卫星遥测数据异常时,故障类型和故障源难于辨识的问题,提出一种数据驱动的故障诊断新思路.该方法提出将卫星姿态与传感器之间固有冗余关系是否保持作为判断故障类型的依据,并利用主成分分析把这种关系通过测量空间的特征值进行量化,监测特征值之间相应比例的变化实施判定;借助正交子空间的结构分析,选择SPE统计量进行故障检测和故障源的定位.在遥测数据的基础上模拟风云某型气象卫星的不同故障模式,并应用本文方法进行分析,结果表明,该方法克服了传统贡献图方法无法判别故障类型的缺点,可以实现对故障的正确诊断.     

《电子电路实践》课程的教学研究与实践——基于工作过程导向的理论与实践融合互动教、学、做一体化

本文结合《电子电路实践》课程教学实践,通过课程体系的重构,教学场所时间与空间结构的整合、理论与实践的融合互动,对融“教、学、做”一体,以学生为中心,以培养学生的专业能力、方法能力和社会能力为目的的教学模式进行探索性的设计与实施.     

基于大数据技术的情报侦察

Guo Yong(Comprehensive Planning Burean, Navel Equipment Department,Beijing 100841,China)     

一种实时测控集群数据处理进程软件控制方法

在基于集群架构的实时测控系统上,通过软件设计实现一种满足数据处理实时性和系统高可用的集群数据处理进程控制方法。计算节点运行的数据处理进程采用多线程设计,对时间驱动线程和数据驱动线程分别设计了工作信号处理流程。实践证明方法不但能够保证计算节点完成数据处理任务的实时性和可靠性,还能动态完成集群节点的任务迁移和故障恢复,提高了测控集群系统的实时性和可用性,从而有效发挥集群系统架构在测控系统中应用的优势。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

高性能DSP在1553B总线中的设计与实现

为了提高数据采集效率,以高性能DSP芯片为基础,设计了以高性能DSP芯片为处理核心的1553B总线系统.在硬件系统中采用了TI公司的高性能定点运算信号处理器TMS320F2812以及DDC公司的61864协议处理器,同时采用了FPGA作为逻辑控制电路.电路设计方案用于1553总线接口适配的研制,现已通过验收并经测试证明运行稳定可靠.     

面向分析的产品建模技术概述

针对当前面向制造的产品模型对产品设计后续数值模拟阶段的适应性不足的问题,为提高产品几何模型与分析模型转换效率,分析了产品模型在数值模拟中的表达形式,总结了面向分析的建模所面临的问题,归纳出面向分析的建模需求,通过改进现有的参数化建模方法,提出了面向分析的产品建模技术及其结构框架,最后以涡轮叶片为例,创建能够适应后续数值模拟的涡轮叶片模型,在一定程度上降低了叶片设计分析一体化的难度,同时对其他高质量数字化模型的创建也有一定的参考价值。     

微弱GPS信号避开比特跳变的捕获算法

为了提高全球定位系统(Global Positioning System,GPS)接收机的灵敏度,信号捕获过程需要加长积分时间。分析了比特跳变对加长相干积分时间的限制,从而提出一种能够完全避免比特符号跳变的捕获算法。该算法通过对多组数据采用相干积分和非相干积分相结合的方法,比较各组积分结果并选取积分最大值,用来判决是否捕获。算法中相干积分时间为19ms,目的是使积分最大值组完全避开数据位跳变,避免导航数据符号跳变对相干积分值的影响。该算法在避开比特跳变的基础上最大程度地提高相干积分时间,提高GPS接收机的捕获灵敏度。仿真结果表明,该算法能有效地捕获到载噪比(Carrier to Noise Rate,CNR)低至26dB·Hz的信号,可有效提高GPS接收机的捕获灵敏度。     

基于大数据的民用飞机未来运营模式探索

大数据作为一种新兴的IT实现方式,在深刻影响IT业变革的同时,也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因,基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析,获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求,针对飞机典型复杂系统,分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线,利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达,准确预测系统退化趋势,设置风险预警模型以提前预知潜在故障,最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。