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。     

基于ADS-C的机场场面飞机监视系统研究

对场面上运动的飞机进行监视是提高大型航空运输机场的运行效率和安全的重要技术手段.根据我国ACARS地空数据链的成功应用,分析基于ACARS系统的ADS-C工作原理,针对其数据滞后严重,无法满足ICAO规定的场面飞机监视的实时性要求,对ACARS系统的地面接收设备进行改进,提出了基于ADS-C的场面飞机监视系统框图.分别对VHF接收机、飞机目标数据接收设备、实时数据链信息处理和监视系统进行了设计.利用ACARS测试平台构建仿真环境,对设计的系统进行实验验证,结果表明该系统接收ACARS报文的正确率与系统实时性均能满足场面飞机监视系统的功能要求.     

基于改进KNN算法的飞行员工作负荷评估

针对使用主观量表评估飞行员工作负荷易受主观因素干扰的问题,将飞行员工作负荷评估试验划分成连续的15 s时间窗口,基于时间窗口内的客观绩效和生理数据,建立飞行员工作负荷评估模型。使用插值、去均值、归一化等方法预处理数据后,再将生理数据变化量作为工作负荷的特征维度,并基于生理数据变化量改进KNN算法,对工作负荷进行分类。通过引入生理数据变化量作为工作负荷的特征维度,优化分类模型的数据结构后,各传统分类算法的测试集F1分数均得到提高;使用生理数据变化量改进KNN算法后,高负荷数据分类准确率达到71%,总体准确率能达到88.5%;相比于传统KNN算法,高负荷数据分类准确率提升36.5%,总体准确率提升6.3%。     

基于成本的机载通信系统可靠性安全性一体化设计

针对民用客机的通信系统,在其研发过程中以成本为约束条件权衡系统安全性可靠性作为研究目标.首先确定通信系统可靠性安全性指标,进而通过灰色关联分析与多元线性回归提取关键影响因子并进行量化,并运用MATLAB软件建立单目标?多目标一体化加权指数ZETA评分模型,根据实际要求对比分析了优化结果中不同的权衡域.最后根据民用客机通...