基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

基于环型知识地图的网络信息资源导航

针对网络信息空间所处的混沌状态,结合知识地图的基本思想,提出一个基于环型知识地图的网络信息资源导航技术框架,并设计和实现了项目合作网络信息导航实验系统.该系统遵循了知识地图的构建原则,可以提供清晰的知识关联和有效的知识链接服务,充分体现了环型知识地图应用于网络信息资源导航中的巨大优势.     

民用飞机维修服务网络模式研究

民机客户服务,特别是飞机维护、修理和大修(MRO),是整个民机产业链核心利润的重要创造环节.本文通过对民用飞机客户服务产业链的梳理,对民用飞机维修服务MRO模式的分析,以及对我国民机制造商优势、劣势等因素的判断,进行民用飞机MRO网络模式的研究.     

基于人工神经网络的TCAS板卡深度故障诊断系统

提出了一种基于人工神经网络的故障定位算法,用于TCAS板卡深度故障诊断系统。     

舰用航改燃气轮机通用控制系统研制及应用

为了为国产燃气轮机数控系统的选配提供1种低成本、可靠、易用的解决方案,开发了舰用航改燃气轮机通用控制系统.介绍了该通用控制系统的研制方法、应用以及总体研制方案,列举了各部件的设计原理和结构、设计特点以及技术性能指标.舰用航改燃气轮机通用控制系统采用模块化、通用化设计思想,EtherCAT实时以太网通讯技术,3余度的设计架构,提高了设计效率,缩短了设计周期,降低了设计成本,提高了系统的可靠性,在燃气轮机控制领域具有非常广的应用前景.     

一种基于FMEA的故障诊断贝叶斯网络快速构建方法

贝叶斯网络(BN)建模问题一直是其在故障诊断应用领域的瓶颈,实际的工程系统中,贝叶斯网模型构建存在许多困难,提出一种基于故障模式影响分析(FMEA)的BN建模技术.首先,在分析现有FMEA所包含的故障信息基础上,提出基于单条FMEA记录的贝叶斯网络片段构建方法;然后,利用故障模式与故障原因因果传递关系将贝叶斯网络片段集成为系统贝叶斯网络模型;最后,以某型飞机前轮转弯系统为例进行BN模型构建和分析.结果表明:本文基于FMEA建立的BN模型不仅避免了传统建模过程中对大量工程经验的需求,并且突破了FMEA定性分析能力,能够有效融合多源信息对工程系统进行定量分析和故障诊断.     

联盟环境下航空公司航线网络优化

航空公司如何设计航线网络满足自身运营需求,同时便于同联盟伙伴开展多国际航线合作,是联盟合作领域中亟需解决的问题.在经典UMpHMP模型基础上,综合考虑联盟航线网络的特性,以最小化航空公司运输总成本为目标,构建了联盟航线网络优化设计模型.选取国内某航空公司进行实例分析,得出最佳枢纽位置和旅客运输最优路径,并分析了枢纽数目和成本分摊比例对网络布局的影响,验证了模型的实用性和可行性.     

基于移动网络的飞行控制系统

一个实现精确姿态显示的飞行控制系统不仅能改善飞行品质,而且能保障飞行任务的圆满完成,飞行姿态数据的研究与设计具有重大的安全意义和研究价值.设计了以STM32F103为核心控制芯片的飞行控制系统,通过读取HMC5883磁阻传感器、MPU6050三轴姿态传感器、MS5611气压计的数据,编入相应控制程序,获取飞行器的三轴姿态和高度位置,并将取得精确的姿态数据通过4G移动网络传输到手机客户端上,保证飞行中GPS以及遥控信号失灵等突发状况时,能够及时地根据数据调整飞行姿态,达到安全返航的目的.实验测试结果表明,系统实时性好,可靠性高,易于安装,调试简单,具有较高的实用价值.     

基于贝叶斯网络的航班延误与风险共因性研究

在民航运输生产中,航班延误时常发生,不仅打乱乘客的出行计划,影响航空公司的信誉,同时也会成为民航安全风险的隐患,而民航安全风险发生的同时也常常会导致航班延误。构建航班延误与安全风险的共因性指标体系来分析两者的共因性,并建立了相应的贝叶斯网络模型。研究结果为分析航班延误与安全分析的共因性关联强度提供参考,并在一定程度上对航班延误与安全风险进行预警,确定控制和消除航班延误隐患的措施,提高民航安全。     

基于多方法联合的故障诊断技术研究

针对基于故障树（ FTA）的故障诊断方法存在的空间爆炸问题和基于神经网络的故障诊断方法存在的训练样本整理困难问题,将故障树和BAM神经网络融合的方法应用于航电系统故障诊断,利用FTA得到系统的故障模式,进而分析归纳出BAM的训练样本,通过联想记忆矩阵并行联想,得到诊断结果,扩展综合故障诊断能力。对航电系统进行故障诊断仿真分析,验证了方法的有效性。并联合基于BP神经网络故障诊断方法,将二者优点结合进行联合故障诊断,验证了联合故障诊断方法的可行性。