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在一个航线失事的悲惨航迹里，事故调查人员最先做的事情之一就是收回失事飞机的黑匣子。联邦航空局要求所有大型商业飞机都应装备两种装置：记录飞机乘员和其他声音的飞机座舱声音记录仪和监控飞机高度、飞行速度、航向和其他仪器读数的飞行数据记录仪。由于这些资料对空难调查至关重要，记录仪必须设计成能在任何实际空难中保留存储的数据。 相似文献
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传统的火箭飞行数据处理方法是使用α-β-γ数字滤皮离线处理，对飞行数据采样信号的第1点、第2点不进行滤波估值，第3点开始逐个进行估值、预测、校正。该方法需要消耗大量的时间，并且滤波后信号的残留噪声仍然较多。针对此问题，经过大量的数值实验和理论分析，发现用小波方法实时处理火箭飞行数据效果较好，比较两种结果，证明无论是滤波后信号的残留噪声还是消耗的时间上小波方法都优于α-β-γ滤波，且实现了数据的实时处理功能，应用前景好。 相似文献
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针对飞行数据属于多状态时域数据的特点提出了一种用于参数趋势监测的方法 ,该方法为“飞机健康”状况提供了一种科学的评估依据。首先对飞机在稳定工作状态和飞行特征时段下的飞行数据进行筛选处理、野点剔除和统计分析 ,并在此基础上建立时间序列AR模型进行参数预测 ,进而采用阈值对比法实现了参数的趋势监测 ,最后讨论了趋势监测在“飞机健康”状况评估中的应用方案。实例表明这一方法具有较高的准确性和重要的工程应用价值 相似文献
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针对MA60飞机加装FDR(飞行数据记录仪)设备以实现飞行品质监控的要求,设计了一种飞行数据译码分析系统。该系统对FDR设备记录的二进制数据自动译码处理,转化为相应的物理量。根据预先设定的监控标准,自动分析并输出超限事件,形成统计报表;并能够以虚拟座舱仪表形式回放整个航段的飞机状态。试运行一年来证明:该系统性能稳定、功能齐全,打破了国外在该领域的技术垄断,并在航空领域具有较大的推广应用价值。 相似文献
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针对非线性、非平稳航空发动机双发差异信号,提出利用瞬时能量密度谱凸显微波动信号这一方法获得双发差异波动值出现的时间。通过总体平均经验模式分解(EEMD)结合希尔伯变换(HT)求解信号的HT谱与瞬时能量密度水平,从频率、幅值与时间三方面给出信号特征。以燃油流量为例,分析了航空发动机气路参数差值在巡航段的波动情况。结果表明：在2095s、3600s左右发动机燃油流量差值(ΔFF)出现微弱波动,且后者波动幅值为前者的1/5,频率范围集中在0-0.2Hz之间。2095s信号波动是由飞机飞行高度、航向变化及加速度变化引起的,3600s信号波动是加速度变化导致的。由瞬时能量密度谱获得航空发动机参数微波动发生的精确时间,并与QAR记录的同时刻其他相关数据进行对比,追溯发动机FF变化的原因,判断航空发动机是否存在故障。 相似文献
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飞行数据因为野点和噪声的存在给其进一步处理和利用造成了困难。提出了一种基于小波变换残差直方图分析的野点识别方法,能在时间域内精确定位野点,并具有识别少量成片野点的能力。根据飞行数据噪声的特点及去噪要求,在去噪的过程中引入边缘检测,提出了分二进小波尺度乘积和小波阈值收缩两个步骤进行去噪的方法,从而在去噪的同时很好地保留了序列极值点的特性。实验结果表明本文所提方法对飞行数据中存在的质量问题具有较好的清洗效果,野点识别准确,去噪效果良好,并且对类似其它数据的处理也有一定的应用参考价值。 相似文献
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自动着舰引导系统能辅助高性能舰载机实现全自动安全、平稳着舰，其飞行控制系统须具备良好操纵性能。基于系统稳定性理论、F/A-18A舰载机测试数据和控制系统时域响应优化方法，提出了一种参数设计方法，“自内向外”逐环优化了自动着舰纵向飞行控制系统参数。仿真验证表明，该系统经参数整定后的指令响应优于F/A-18A的测试结果。 相似文献
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针对飞行数据的特点,提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式,通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整,以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络。以某特定时间段的飞参数据为仿真样本,将该DFNN用于参数关联模型的辨识,实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强。 相似文献