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直升机航向姿态系统BIT降虚警技术研究

作 者: 徐哲
导 师: 邱静
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 机械工程
关键词: 机内测试 虚警 支持向量机 隐马尔科夫模型
分类号: V241
类 型: 硕士论文
年 份: 2005年
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内容摘要


机内测试(Built-in test,BIT)是系统或设备自身为故障检测、隔离或诊断提供的自动测试能力。它是一种能显著改善机电系统测试性与诊断能力的重要技术手段。虚警是机内测试或其它检测电路指示有故障而实际上不存在故障的现象。虚警率较高始终是困扰BIT技术研究和应用的主要问题之一。航向姿态系统(简称航姿系统)是直升机的关键部件,其工作状态直接影响着直升机的工作可靠性和战备完好性。由于直升机的结构特点和飞行特点,在飞行过程中,航姿系统所受噪声强、振动剧烈、环境温度跨度大,受到环境因素的严酷考验,强烈的振动及多变的温度导致了航姿系统BIT出现了较为严重的虚警问题。本文针对该问题,对直升机航姿系统BIT降虚警技术开展研究,主要研究内容包括:1.深入系统地分析了航姿系统BIT虚警的机理。(1)根据一般机电系统BIT产生虚警的原因,通过理论分析和试验分析,总结了航姿系统BIT产生虚警的原因:环境因素导致的虚警、航姿系统自身造成的虚警、BIT设计不当造成的虚警、人为或其它未知因素造成的虚警。其中,环境因素是导致航姿系统BIT虚警的主要原因。(2)针对环境因素导致的虚警,描述了虚警的发生规律。航姿系统BIT的虚警机理分析,为降虚警总体方案的提出打下了理论基础,并为后续的降虚警方法研究做好了理论铺垫。2.提出了直升机航姿系统BIT降虚警总体方案。(1)在虚警机理分析的基础上,提出了降虚警总体方案。针对航姿系统BIT产生虚警的原因,分别提出了相应的解决方案和实施方法。(2)根据降虚警总体方案,以降虚警为目的提出了航姿系统BIT设计改进措施。改进的措施包括:硬件设计改进、诊断方法改进和系统可操作性设计。3.提出了基于SVM—HMM的智能降虚警方法。针对环境因素导致的虚警问题,首先在BIT中设计环境传感器,实时采集温度、振动等环境应力信息;然后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)良好的泛化性和强大的分类能力,建立虚警与环境因素的关联关系,识别由环境因素导致的虚警;进而在SVM的一级降虚警基础上引入隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM),利用HMM卓越的过程建模能力,将SVM的决策与历史数据结合,描述系统工作时间历程中虚警的发生规律,充分利用历史信息弥补SVM的不足,提高虚警识别精度。仿真验证结果表明:基于SVM-HMM的智能降虚警方法,较好地综合了SVM的小样本识别优点及HMM处理动态连续信号的能力,能够有效的解决环境因素导致的虚警问题。

全文目录


摘要  6-8
ABSTRACT  8-10
第一章 绪论  10-21
  1.1 课题研究背景与意义  10-11
  1.2 BIT 降虚警技术研究概述  11-19
    1.2.1 虚警的概念  11
    1.2.2 虚警的严重性及对维修的影响  11-12
    1.2.3 国外降虚警技术发展评述  12-18
    1.2.4 国内降虚警技术研究评述  18
    1.2.5 航姿系统BIT 降虚警技术方面存在的主要问题  18-19
  1.3 论文研究思路及内容安排  19-21
    1.3.1 论文的研究思路  19-20
    1.3.2 论文的内容安排  20-21
第二章 直升机航姿系统BIT 虚警机理分析  21-34
  2.1 一般机电系统BIT 各阶段产生虚警的原因  21-26
    2.1.1 设计阶段产生虚警的原因  21-22
    2.1.2 生产阶段产生虚警的原因  22-23
    2.1.3 运行阶段产生虚警的原因  23-26
    2.1.4 维修阶段和其它未知因素产生虚警的原因[1,2,47]  26
  2.2 航姿系统BIT 产生虚警的原因  26-32
    2.2.1 直升机航姿系统BIT 简介  26-28
    2.2.2 航姿系统BIT 虚警原因分析  28-32
  2.3 环境因素导致的虚警规律描述  32-33
  2.4 本章小结  33-34
第三章 直升机航姿系统BIT 降虚警总体设计  34-38
  3.1 降虚警总体方案  34-35
  3.2 以降虚警为目标的航姿系统设计改进  35-37
    3.1.1 BIT 硬件改进  35-36
    3.1.2 诊断方法改进  36
    3.1.3 可操作性改进  36-37
  3.3 本章小结  37-38
第四章 基于SVM—HMM 的智能降虚警技术研究  38-65
  4.1 基于SVM—HMM 的降虚警方法  38-39
  4.2 基于SVM 的一级降虚警方法  39-52
    4.2.1 SVM 技术简介  39-40
    4.2.2 SVM 分类算法  40-43
    4.2.3 基于SVM 的降虚警方法  43-50
    4.2.4 基于SVM 的一级降虚警存在的问题  50-52
  4.3 基于HMM 的二级降虚警方法  52-64
    4.3.1 HMM 简介  53
    4.3.2 HMM 基本原理  53-58
    4.3.3 基于HMM 的降虚警方法  58-64
  4.4 本章小结  64-65
第五章 直升机航姿系统BIT 降虚警技术试验验证  65-74
  5.1 航姿系统的环境应力试验  65-67
    5.1.1 温度试验  65-66
    5.1.2 振动试验  66-67
  5.2 基于SVM—HMM 的智能降虚警技术验证  67-73
    5.2.1 智能降虚警方法的改进  67-69
    5.2.2 模型训练  69-71
    5.2.3 基于SVM—HMM 的智能降虚警技术的验证  71-73
  5.3 本章小结  73-74
第六章 结论与展望  74-76
  6.1 总结与结论  74-75
  6.2 研究展望  75-76
致谢  76-77
参考文献  77-80
作者在攻读硕士学位期间发表的论文  80

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