多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.      

一种数据采集卡自动校准系统及关键技术研究

数据采集卡已成为航空航天设备、现代武器装备生产验证、维修保障系统的重要部分。介绍了一种专用数据采集卡自动校准系统,分析了设计背景及实现的功能,同时提出了校准过程中噪声抑制、通道低电势和控制高可靠性三项关键技术的解决途径。     

基于FDDPB方法的卫星姿态控制系统故障诊断

针对卫星姿态控制系统故障诊断问题,将执行机构及输出传感器的阶跃型和缓变型输出偏差统归于一种"参数偏差"型故障,介绍了改进的参数偏差型故障的实时检测与诊断 (FDDPB,Fault Detection and Diagnostics of Parameter Bias)算法,说明了此算法在卫星姿态控制系统执行机构和传感器故障诊断中的应用.引入卫星姿态动力学模型和飞轮模型,建立了算法仿真模型,选取执行机构阶跃型和缓变型故障作为故障注入条件,将该算法用于实验验证.仿真结果表明:该算法能够检测出系统发生的故障,且能够准确估计出故障幅值.      

提高无人机飞控系统数据采集准确度的算法准则

综述了无人机飞行控制系统各种参数采集、融合准确度对飞控系统稳定性的影响,提出了提高飞行控制系统各种参数采集、融合准确度的算法基本准则。     

基于多传感器数据融合技术的力学量测量系统研究

多传感器的数据融合已经在系统智能检测领域得到越来越多的应用,本论文针对传统的数据融合算法未考虑传感器自身可靠性这一不足,分析了面向传感器可靠性的数据融合算法,并在多元力学参数检测系统中加以应用,给出了系统的总体框架,并对数据融合的具体应用进行了分析,这对于进一步提高力学参数的智能传感检测及数据融合的研究具有一定的借鉴意义。     

对称加密数据随机性定量研究

通过对加密数据使用原理以及应用范围的分析,阐述了一种基于正态分布和卡方分布的加密数据随机性定量技术。结合M atLab中现有函数erfc（x）以及chi2cdf（x,y）,计算并绘制出随机性定量图,实验分析了不同对称加密算法密文随机程度,为加密数据识别提供强有力的技术支撑。     

基于量子万有引力搜索的SVM自驾故障诊断

针对自动驾驶仪在实际测试过程中故障样本较少的情况,提出一种基于量子万有引力搜索算法(QGSA)的支持向量机(SVM)故障诊断模型。SVM能较好地解决小样本、非线性问题,适用于自动驾驶仪的故障诊断。为进一步提高万有引力搜索算法(GSA)对参数寻优的收敛速度和收敛精度,将基于GSA的QGSA应用于SVM的参数寻优中,以解决SVM由于参数选取不当导致过学习或欠学习的问题,从而获得最优的分类模型。通过模拟实验分析,当训练样本数量为50时,基于QGSA的SVM故障诊断模型分类准确率便能达到96.530 6%,而基于遗传算法(GA)的SVM故障诊断模型分类准确率为92.040 8%,基于GSA的SVM故障诊断模型分类准确率为91.632 7%。仿真实验结果表明,基于QGSA的SVM故障诊断模型具有更好的故障诊断能力。      

基于参数矩阵计算全体极小碰集的方法

极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一.针对参数化求解方法的局限性,以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题,研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS(Matrix-based Minimal Hitting Set)算法.该算法利用参数矩阵描述元素与集合的关系,通过矩阵分解将原始问题逐步分解为多个子问题,并采用有效的剪枝规则避免对无解子问题的计算.仿真结果表明:该算法能够计算全体极小碰集,且在进行较大规模碰集计算时性能优于HSSE(Hitting Set-Set Enumeration)算法和去参数化后的BNB-HSSE(Branch and Bound-HSSE)算法,并对不同规律数据能够维持性能稳定,从而为大型系统基于模型诊断提供了可行方法.     

诊断反舰导弹故障模式的故障诊断法运用

通过对反舰导弹故障分析,借助于故障树分析法,建立了被测导弹和测试系统的故障模式,以实现对导弹故障诊断和定位的自动化、综合化,进一步提高部队的快速保障和修理能力。     

The MESSENGER Science Operations Center

The MESSENGER Science Operations Center (SOC) is an integrated set of subsystems and personnel whose purpose is to obtain, provide, and preserve the scientific measurements and analysis that fulfill the objectives of the MErcury Surface, Space ENvironment, GEochemistry, and Ranging (MESSENGER) mission. The SOC has two main functional areas. The first is to facilitate science instrument planning and operational activities, including related spacecraft guidance and control operations, and to work closely with the Mission Operations Center to implement those plans. The second functional area, data management and analysis, involves the receipt of science-related telemetry, reformatting and cataloging this telemetry and related ancillary information, retaining the science data for use by the MESSENGER Science Team, and preparing data archives for delivery to the Planetary Data System; and the provision of operational assistance to the instrument and science teams in executing their algorithms and generating higher-level data products.