基于相空间重构的PHM数据处理算法研究

采集数据的非线性特性极大地限制了故障预测与健康管理技术(PHM)在飞机自主保障能力中的应用,提出了一种基于相空间重构的数据处理方法;首先,对PHM技术进行了系统研究,并对数据处理进行了分析;然后,根据数据处理的特点,分别采用自相关法、复自相关法、FNN法和C-C法计算相关的延迟时间及嵌入维数;最后,通过仿真对比分析以上几种方法得到的延迟时间与嵌入维数;结果表明作为一种联合计算延迟时间和嵌入维数的数据处理方法,C-C法可以同时计算延迟时间τ为3和嵌入维数m为6。     

基于OMP算法的图像重构研究与FPGA实现

针对高分辨率的图像在采集过程中存在数据量较大的问题,提出了一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的图像重构方法,设计了OMP算法的硬件结构,并在FPGA平台上进行了仿真验证;首先,研究了压缩感知算法的基本原理;然后,分别基于匹配追踪算法(MP)和正交匹配追踪算法实现了图像的重构;最后,通过仿真对比分析了这两种方法的图像重构结果,OMP算法误差在10-15量级,明显优于MP算法的10-3误差量级,并且OMP算法的迭代收敛性也优于MP算法。     

飞机机翼损伤的气动模型及故障诊断研究简

为了确保机翼损伤后飞机的飞行安全，提出了一种在线的故障诊断方法. 首先，根据输入输出特性，采用遗忘因子递推最小二乘法对飞机故障后的气动导数进行辨识，建立了机翼损伤故障的数学模型；然后，结合多模型方法和中心差分卡尔曼滤波器（central difference Kalman filter，CDKF）各自的优点，实现对机翼损伤的故障诊断，并采用强跟踪滤波器在线更新CDKF 的采样点，以增强CDKF 的自适应能力. 最后，通过仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

飞机机翼损伤的气动模型及故障诊断研究

为了确保机翼损伤后飞机的飞行安全,提出了一种在线的故障诊断方法.首先,根据输入输出特性,采用遗忘因子递推最小二乘法对飞机故障后的气动导数进行辨识,建立了机翼损伤故障的数学模型;然后,结合多模型方法和中心差分卡尔曼滤波器(central difference Kalman filter,CDKF)各自的优点,实现对机翼损伤的故障诊断,并采用强跟踪滤波器在线更新CDKF的采样点,以增强CDKF的自适应能力.最后,通过仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

飞机操纵面故障诊断及其性能评估

针对操纵面故障将严重影响飞机的飞行安全,提出一种能快速实现故障诊断及性能评估的系统方法.首先,当系统状态维数较高时,采用容积卡尔曼滤波算法的球形积分准则和径向积分准则优化Sigma点的采样策略和权重分配,较好地解决了无迹卡尔曼滤波算法滤波性能明显下降的问题;然后,利用飞机等速平飞运动特征计算故障下的升力系数和阻力系数,得出能反映飞机性能的飞行包线;最后,通过仿真结果验证了本文所提方法的可行性.