无人机故障诊断研究进展

无人机是集航空、电子、计算机控制、信息和传感等技术于一体的复杂系统,在军事和民用领域具有广泛的应用。无人机常见的故障以及诊断方法是研究的热点内容,结合国内外研究现状,介绍了无人机传感器故障分类及6种传感器故障诊断方法,以及执行机构故障、推进系统故障和通信故障等内容,旨在为无人机的故障诊断提供参考。     

无人机控制系统传感器故障诊断的方案与仿真

应用卡尔曼滤波器对传感器进行故障诊断时,由于输入噪声和测量噪声的统计特性是不确定的,因此难以得到其准确的统计特性先验信息,而采用错误的噪声统计特性会产生滤波误差,甚至使滤波发散,因此该文提出了一种基于Sage-Husa时变噪声统计估计器的自适应卡尔曼滤波器算法,在滤波过程中利用噪声统计估计器对未知的统计特性进行在线估计,并对无人机控制系统的传感器故障进行在线诊断,此方法无须增加硬件余度和其他解析余度,易于实现,可靠性好,检测迅速.仿真表明该方法能够检测出系统故障并进行故障定位.     

云计算下的威胁数据挖掘模型仿真

随着网络高级持续威胁为主的犯罪活动逐渐增加,使得云计算环境下的高级持续威胁数据检测,具有高纬度、非线性等特征,导致传统基于PSO辨识树的高级持续威胁数据挖掘过程中,采用的数据主元特征以及关联特征存在显著的波动,无法获取准确的数据挖掘结果。提出了一种基于改进流形学习算法的云计算下高级持续威胁数据挖据模型,使用非线性流形学习算法,降低云计算下高级持续威胁数据向量特征的维数,通过特征提取模块对高级持续威胁数据进行预处理,采用改进经典流形学习算法,加大样本散布密集区域高级持续威胁数据间的距离,缩短样本散布稀疏区域样本间的距离,促使云计算下高级持续威胁数据样本库的整体分布均匀化,实现云计算环境下高级持续威胁数据的准确挖掘。实验结果说明,所提方法能够准确挖掘出云计算环境下的高级持续威胁数据,具有较高的挖掘效率和精度。     

云计算环境下数据弱关联挖掘模型的仿真

在对云计算环境下海量数据进行挖掘的过程中,容易出现大量冗余数据,造成数据间关联性降低,导致传统的基于模糊神经网络的云计算环境下海量数据中弱关联.由于容易陷入局部最小,无法有效完成弱关联的挖掘,提出一种采用弱聚类算法的云计算环境下海量数据中弱关联挖掘方法,通过数据的描述特征对数据特征进行分解,依据数据特征,对全部数据进行融合.基于关联决策概率将云计算环境下海量数据进行有效划分,完成所有数据特征关联概率的计算,通过弱聚类方法对属性元素进行分类,将数量型元素转换成类别型,通过弱化关联规则方法,对经聚类处理后的数据进行挖掘.实验结果表明,所提方法具有很高的高效性及有效性.     

基于联合神经网络的冗余传感器故障诊断和信号重构

本文提出一种基于联合神经网络的传感器故障诊断和信号重构的方法．联合神经网络的初级神经网络实现冗余信息的压缩,利用冗余信息把故障信息过滤掉,第二级把压缩后的非故障信息复原,然后通过SPE图来诊断故障．发现故障后利用冗余信息实现信号重构．     

基于并行挖掘大数据的无损云取证模型仿真

互联网犯罪问题日益严峻,云取证也存在数据取证效率低、完整度不高问题.由此提出一种基于并行挖掘大数据的无损云取证模型.把较小数据集当作并行挖掘单元,采用数据属性稠密化方法挖掘通信单元间的关联规则,使用全局通讯模式连接每个单元,增强云通信效果,提高云取证效率;分块采集犯罪数据,运用子带量化预测法压缩初始数据,通过量化压缩数...     

无人值守战机发动机故障诊断优化模型仿真

由于无人值守战机发动机由多种差异较大的模块组成,结构复杂,发动机的不同部位故障时表现的特征不同,多个故障甚至出现了故障的“串联现象”.传统的无人值守战机发动机故障自动诊断方法是根据无人值守战机发动机的故障特征,进行顺序的推断,形成故障特征反推,判断故障位置,一旦发生故障较多,故障串联特征混乱,会造成推演过程复杂,特征也很难准确定位.提出采用广义随机Petri网的无人值守战机发动机故障自动诊断方法,结合无人值守战机发动机的特点设计了广义随机Petri网模型,通过计算发动机工作稳定概率、平均状态驻留时间、组件损坏概率、组件跳变转移概率等不同故障参数,构建模型下的随机点过程和状态概率转移图,对无人值守战机发动机的串联故障进行分区域分析,完成故障准确定位.仿真结果表明,改进方法对无人值守战机发动机故障自动诊断准确率有很大提高.     

无人机飞控系统故障诊断技术研究综述

近年来,无人机因其运行成本低、机动性强等独特优势被广泛应用于军民各复杂领域;同时,复杂多样的任务对无人机系统的可靠性和安全性提出了更高的要求。无人机故障诊断技术能够及时准确地提供诊断结果,有助于无人机的维护、保养与维修,对提升无人机的作战效能具有重要意义。因此,从无人机的飞控系统剖析各类常见故障的机理,并进行故障归类。主要围绕飞控系统中的传感器、执行器和其他部件的故障诊断技术,分析总结了无人机故障诊断技术的研究方法和现状。探讨了无人机故障诊断技术面临的主要挑战,并指出了未来的发展方向;旨在为无人机故障诊断技术领域研究人员提供一定参考,促进我国无人机故障诊断技术水平的提升。     

基于模型的无人机信道编码算法设计与实现

为了改善无人机测控系统数据传输的抗干扰性能,并提高算法的可实现性,提出了一种基于模型的信道级联编码调制算法。算法在正交相移调制(Quadrature Phase Shift Keying, QPSK)系统中采用循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Check, CRC)+Reed-Solomon(20,10)码+交织(20,10)+数据加扰+卷积码(2,1,7)的串行级联编码,并在编码过程中加入数据加扰技术。为了研究算法设计的有效性,在MATLAB/Simulink中搭建了采用上述级联信道编码的QPSK系统仿真模型。仿真结果显示系统在高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise, AWGN)信道中有效降低了传输误码率,误码率在1×10^-4数量级下,系统编码增益达到5 dB。系统模型能够直接部署在两台ADRV9361-Z7035上,实现两台设备的正常通信,无须再进行硬件代码编写,将其应用在无人机测控系统中,具有一定的工程实现价值。     

云计算任务冗余调度优化模型

为了解决现有云计算平台的高度动态性和异构性带来的可靠性低的问题,提出了一种基于冗余调度的可靠云计算模型。针对云计算按需付费的特点,基于该可靠模型,建立了基于服务费用约束的冗余调度优化模型,以保证在该费用约束下获得最大的云计算服务可靠性。最后,用遗传算法解决该最优冗余分配问题。     

无人机快速逃逸过程中障碍物自动识别仿真

在无人机快速逃逸过程中,为了保证逃逸成功,需要对追击者设置的突变障碍物进行准确的视觉识别.由于障碍物对无人机丽言,在出现的位置与出现的形式上,存在很强的突变性,传统的立体视觉模式识别方法中,障碍物在机器视觉需要建立高纬度模型表示障碍物的突变性和非线性,导致识别过程中的立体视差存在较大偏差,无法快速、准确识别出障碍物信息.提出了非参数核密度的无人机快速逃逸过程中障碍物自动识别模型,应用高斯核密度估计进行背景建模,对视频序列中的像素点进行概率密度分析,利用对像素点阈值进行设置,采集障碍物目标,采用连续视频序列中的多帧差分法,构建背景的自适应更新模型,克服光照、抖动等因素对障碍物目标背景重建的影响,实现无人机快速逃逸过程中障碍物自动识别.实验结果说明,采用所提方法可获取准确的障碍物自动识别效果.     

无人机在我国内河航道巡航的可操作性分析

目前,无人机凭借可靠、灵活、方便、高效的优势,可作为内河航道管理的一种安全有效的空中监管方式。笔者首先分析了无人机在我国内河航道巡航工作的现状,并对几种常见的无人机展开叙述,系统分析了无人机的组成及其动力系统、控制系统等相关系统,阐明了无人机在内河航道巡航应用的可行性。     

Development of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system with waypoint tracking and vision-based reconnaissance

This paper introduces the developed UAV system for low cost operation and an EOS (Electro Optical System) laboratory. This paper highlights an autonomous navigation system based on microcontrollers that can track a target using images, take three-dimensional measurements of the target, and acquire high quality images. The hardware system and an algorithm for the EOS verify the performance of the image tracking system and 3-D measurement of the target’s position. 3-D position estimations for the target are solved using the mathematical relationship between the UAV and target. Although an on-board EOS can make errors in 3-D measurement, the proposed approach shows improved accuracy and confidence for 3-D target tracking using a postprocessing method.     

无人机身倾斜姿态下的GPS定位模型仿真

研究无人机身倾斜姿态下的GPS定位性能优化问题,关系到无人机的定位性能.无人机身倾斜姿态飞行状态下,定位的GPS信号随着飞行速度的变化,发生实时的变化,当无人机倾斜飞行时,由于GPS信号会被机身倾斜角度遮挡,导致采集过程出现信息间断,给定位过程带来了较强的屏蔽性干扰.传统的定位方法需要对所有定位信息排序分析,对GPS定位信息的实时性要求较高,倾斜采集信息受到倾斜角度遮挡的影响,定位速度慢且容易出现无人机定位请求无法实现的现象.提出一种采用多维空间选择进化法的无人机GPS快速定位模型,根据无人机身倾斜姿态下飞行中搜索的信息数据,将搜索的目标智能化分为多个字段,建立多个空间,对多个空间进行曲径选择进化,提取目标的深层次特征,依据深层次特征,在资源库中进行检索,提高对无人机身倾斜姿态下信息定位的时效性和准确性.仿真结果显示,将多维空间选择进化法应用于无人机身倾斜姿态下的地理数据定位,可以提高定位时效性和准确性.     

高空长航时无人机系统的总体方案评价准则研究

在对有人驾驶飞机作战效能评估方法的分析研究基础上,建立了高空长航时无人机总体方案的一般评价准则及具体的数学评估公式;详细分析了影响高空长航时无人机侦察效能的总体性能参数,并在此基础上建立了侦察效能的评估公式;分析了当高空长航时无人机具备攻击能力时,影响其攻击效能的参数,在此基础上建立了攻击效能的评估公式;并运用该方法对“全球鹰”和“捕食者”两种长航时无人机的效能指数进行了定量评估,验证了该评估准则的可用性。     

Development of a System for Simulation and Control of an Unmanned Aerial Vehicle

Control systems of different vehicles such as helicopters, cars and boats have a lot in common. Thus, the main goal of this paper is to enable construction of a universal platform providing an opportunity of making such a system in a simplified and fast way. The designed platform operates in three different modes (SIL, MIX and HIL). The platform enables switching between different modes of operation without any changes implemented in a software layer. An embedded controller is able to schedule tasks without any delays, which involves utilization of a real-time operating system. Additionally, it is possible to remotely control and monitor the vehicle during its normal operation.     

无人机全电刹车系统的建模与仿真研究

无人机全电刹车系统在减小失火危险,减轻飞机重量,降低维护要求以及显著改善刹车力矩控制和防滑性能方面都有着传统液压刹车系统无法比拟的优点.文章研究了全电刹车系统的具体工作原理及整体结构,建立了系统各个组成部分的数学模型,特别针对电刹车系统所特有的部件和结构:电作动机构和刹车力矩反馈控制作了深入的研究,确定了电作动机构的具体结构,并在此基础上建立了系统整体的数学模型.并利用SIMULINK工具进行了仿真分析,给出了干跑道情况下的仿真结果,与实际情况基本吻合,结果表明全电刹车系统无论是在刹车性能还是在刹车效率上都明显优于传统的液压刹车系统.