基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

飞行数据相容性检验方法

飞行试验测量数据中存在过程噪声和测量噪声,导致飞行数据之间不相容,国内目前常用的输出误差法不适用于耦合严重的直升机飞行数据相容性检验。采用增广卡尔曼滤波方法进行状态估计,大幅度地消除测量值中的误差;再用输出误差法对增广卡尔曼滤波估计的结果进行相容性检验,并将其应用于直升机四阶纵向等效模型辨识中。结果表明:提出的这种方法既解决了单独使用增广卡尔曼滤波进行数据相容性分析时由于初期收敛过程造成的滤波误差问题,又克服了单独使用输入误差法进行数据相容性时需手动修改时间延迟问题和测量值中误差过大时输出误差法无法收敛问题,使得检验效果与计算效率大幅提升。     

基于PHM的民机视情维修策略研究

针对现代商用飞机的设计特点和运营要求,剖析了在PHM技术基础上采用视情维修策略提升飞机市场竞争力的重要意义。深入分析了PHM技术对飞机维修保障活动的影响,探讨了商用飞机增强视情维修策略的基本思想和实施路径。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

机载液压系统故障诊断与健康管理

机载液压系统是关系飞机安全的重要功能系统,为提高飞机可靠性、安全性、经济性水平,现代先进飞机普遍采用故障诊断、预测与健康管理.本文研究总结了机载液压系统故障诊断与健康管理的历史发展,探讨了其关键技术,以期指导机载液压故障诊断与健康管理的研究和应用.     

基于PID和LESO的无人机控制

针对四旋翼无人机控制模型耦合程度高、非线性关系复杂,设计了一种基于PID和LESO的控制方法,选取无人机的某个状态变量作为控制量,通过简化模型对状态变量进行解耦控制,进而在控制系统中加入线性扩张状态观测器(LESO),提高模型的抗干扰能力。通过仿真和实际飞行与传统PID方法进行比较,充分验证了自抗扰控制(ADRC)在无人机飞行控制中具有鲁棒性强、精度高、易于实现等特点。     

基于光纤传感器的SRM界面黏接应力监测

界面黏接应力是SRM(固体火箭发动机)药柱结构完整性重要方面,也是健康监测的重要参数。为实现对黏接应力实时在线监测,设计了一种聚合物封装的FBG(光纤布拉格光栅)传感器,将其埋入HTPB(hydroxyl-terminated polybutadiene)推进剂/衬层界面黏接试件中。通过对试件在受到拉应力作用下FBG传感器反射光谱的模拟和应力响应测试试验研究了FBG传感器对应力响应规律。结果表明:FBG传感器中心波长随着试件的拉应力增大而减小,线性度较好,且传感器具有较高的灵敏度和稳定性。试件黏接性能测试试验中,FBG传感器性能保持完好,黏接试件强度满足技术指标,验证了传感器封装和埋入方式的可行性。      

考虑维修力量影响及载荷动态分配的k/n系统模糊可靠性分析

工程实际中,维修活动开展前往往存在一定时长的准备期,且由于环境时变性、系统长期运行后的劣化累积等因素导致部件状态性能水平存在不确定性,使得系统可靠性建模较为困难。对此,运用模糊数表征系统部件的失效转移率、修复转移率及修理工维修准备率的同时,以Power Law规则刻画部件间的故障相关关系,认为部件承担载荷超过某阈值时才会引发故障相关现象,并考虑了修理工数量与故障件数量之间关系对系统可靠性的影响,研究了载荷动态分配条件下带维修准备期的多修理工n中取k模糊多状态系统模型,建立了状态转移微分方程组,提出用逆向逐层分析的思路建立系统稳态概率系数的递推关系,应用α水平截集及Zadeh扩张原理确定了模糊状态概率的截集区间,得到了系统模糊稳态指标,最后通过算例给出了修理工数量及部件参数模糊程度对系统稳态指标的影响,验证了模型的适用性。     

基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

民用飞机健康诊断大数据应用研究

该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。