STPA在进近着陆飞行安全分析中的研究及应用

基于系统理论,把飞机进近着陆阶段不安全事件发生当作系统的涌现特性,将其安全问题当作控制问题,本文采用系统理论过程分析(system theoretic process analysis, STPA)方法进行进近着陆阶段的安全性分析,明确了这一阶段的不安全控制行为,剖析了产生不安全控制行为的主动控制致因因素和反馈致因因素.以飞行员提供不正确的进近着陆高度,速度,下滑角的不安全控制行为(UCA1)为例,剖析其具体的致因因素;最后,在构建飞机进近着陆过程简化的运动学计算框架基础上,对进近着陆过程进行运动学计算分析.对不安全控制行为1 (UCA1)作具体解算和分析,开展了基于STPA的定量安全性分析,表明STPA方法在进近着陆阶段安全性分析是有效的.     

基于STPA-ANP模型的民机系统安全性分析

随着民机系统复杂程度不断提高, 传统的安全性分析方法已不能完全满足危险源高效识别的要求, 为有效分析和评估民机系统安全性, 提出系统理论过程分析(system-theory process analysis, STPA)和网络分析法(analytic network process, ANP)相结合的安全性分析方法。针对STPA没有给出完整的关键致因分析与评估过程, 将STPA与ANP关键结构对应结合, 对危险控制动作进行致因分析和评估, 得到危险控制动作关键致因。以某型民机数字式飞控系统为例展开分析, 通过形式化建模验证及仿真验证, 证明该模型方法可以准确和完整地识别分析系统潜在危险并确定危险关键致因, 为民机系统安全性分析提供支持。     

基于STPA的潜艇鱼雷发射控制系统安全性分析

针对潜艇鱼雷发射控制系统,提出一套基于系统理论过程分析(system theoretic process analysis,STPA)的安全性分析方法.借助XSTAMPP安全工程平台,以鱼雷发射阶段解脱武器制动动作为案例,利用所提方法进行了安全性分析.同时改进传统STPA致因场景分析模型,生成精细化的系统安全要求,并利用线性时序逻辑(linear temporal logic,LTL)对生成的安全要求进行规范化描述,克服了传统STPA分析结果使用自然语言描述的局限性,为进一步的模型安全性验证提供理论支撑,同时为系统操作员提供辅助决策.     

基于IDAC-STPA模型的战机飞行安全性分析与评价

针对战机飞行安全性分析不全面且缺少定量评价的问题,提出了一种新的飞行安全性分析和评价方法。首先,危险分析技术(system theoretic process analysis,STPA)可以从系统的角度分析影响战机飞行安全的风险源,基于人为可靠性动态分析(information, decision and action in crew,IDAC)模型是目前最全面的人为可靠性分析模型,结合两者的优势提出了IDAC-STPA分析方法。然后,利用该方法分析战机飞行风险源,并在此基础上建立了飞行员操纵战机机体模型,叠加不同飞行条件下飞行参量的风险度可以得到相应机动动作的安全谱,在此基础上得到该飞行动作的风险度。最后,通过对某型战机眼镜蛇机动的安全性分析,发现该型战机飞行中的不安全控制行为和潜在风险。通过安全谱提供一种直观的分析事故演化的方法,在此基础上计算的风险度提供了一种定量分析事故演化的方法,该方法可以为飞行员的飞行训练提供一定的借鉴。     

用GPS数据进行机载SAR运动补偿处理

针对真实飞行条件下飞机运动和定位误差降低图像质量的特点,提出了用四个GPS(global positioning system)组合测量来确定飞机姿态参数的新方法,具体实现方法是使用一个主接收机送飞机各个部分的微分修正量给辅助接收机,三个辅助接收机送回基线向量,给出了实现该方法的具体步骤。并通过此方法实现了机载SAR(synthetic aperture radar)的实时姿态确定,结合距离-多普勒成像算法进行机载SAR数据的运动补偿处理。试验表明利用四个GPS提供的运动参数对具有大运动误差的SAR数据运动补偿后,能得到高质量的高分辨率SAR图像。     

基于FMECA的复杂装备故障预测贝叶斯网络建模

针对复杂装备故障预测问题, 本文提出一种基于故障模式, 影响及危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis, FMECA)知识的 故障预测贝叶斯网络模型(failure prediction Bayesian network, FPBN)建模方法. 首先, 在分析现有FMECA知识所包含故障信息的基础上, 提出了基于FMECA单元的FPBN网络结构转化方法和FPBN概率 参数计算方法, 建立起对应的FPBN单元模型. 然后, 对复杂装备各组成部分对应的FPBN单元模型进行连接, 构建整体系统的FPBN集成模型. 最后, 根据某机载平视显示器(head up display, HUD) FMECA知识, 建立了HUD电子组件的FPBN模型实例. 实例分析结果表明, 基于FMECA知识建立的FPBN模型具有不确定性表达和定量 分析方法的优势, 能够准确、有效地进行复杂装备故障预测.     

基于HLA的机载多传感器探测仿真系统设计与实现

为了缩短机载多传感器探测系统的研发周期,减少开发成本,降低项目风险,机载多传感器探测仿真系统是良好的途径。传统的分布式仿真技术不能解决多平台多传感器联合探测的传感器重用和扩展问题,提出了基于HLA的机载多传感器探测仿真系统。以飞机为平台,首先设计了基于HLA分布式仿真技术的机载多传感器探测仿真系统的整体架构,然后完成了各联邦成员的功能设计及FOM表设计,给出了各机载传感器之间的信息交互关系,最后建立了分布式仿真系统,实现了机载多传感器探测仿真系统的可视化,典型空战场景下的机载多传感器探测仿真系统实例结果表明:各联邦成员之间实现了数据流通,且仿真数据准确无误,可实现机载多传感器的重用和扩展,为实际的工程应用提供了良好的仿真验证平台。     

SAR对地面车辆目标探测能力仿真系统研究

为了更有效评估合成孔径雷达(SAR)系统对地面目标的检测、识别性能,分析、衡量地面目标生存能力,根据SAR对地面目标探测的基本原理,结合计算机仿真技术,设计并开发了机载/星载SAR对地面车辆目标探测能力仿真系统。该系统通过对多种杂波背景下车辆目标原始回波的模拟,实现了多种算法的目标成像、双参数CFAR检测以及目标识别处理,进而实现对场坪/公路上固定或慢速运动车辆目标的检测及识别概率计算,由此进行车辆目标生存能力的评估。给出了仿真系统的总体架构和各模块的功能原理,并用仿真实例进行验证。     

证据网络及其在航天系统安全性分析中的应用

针对航天系统安全性分析与评价中面临的不精确、不完全信息难以处理等问题,在D-S(Dempster-Shafer)证据理论研究的基础上,借鉴贝叶斯网络的建模思路,提出了一种新的风险安全性分析与评价方法--证据网络分析方法。给出了证据网络的定义,研究了证据网络的基本建模思路与框架,包括网络结构构建、网络参数表示、原始数据预处理、网络推理算法、评价结果分析,并总结了该方法的操作流程与步骤。最后,通过某航天系统安全性分析与评价算例验证了证据网络分析方法的可行性与有效性,为安全性管理与决策提供辅助支持。     

基于EICS-LBP与统计边缘主色对的场景分类算法

针对场景分类问题,提出一种基于图像局部边缘区域的边缘改进中心对称二值模式(edge improved center symmetric local binary pattern, EICS LBP)与统计边缘主色对特征结合扩展潜在语义分析(probabilistic latent semantic analysis, PLSA)模型的场景分类算法。该方法首先提取图像局部边缘稠密采样区域的EICS LBP与统计边缘主色对特征;然后对两类特征分别聚类形成视觉词汇表,进而用词袋模型描述图像;之后利用扩展PLSA模型对图像词袋模型进行潜在语义挖掘;最后利用K最近领域(K nearest neighbors, KNN)分类器进行场景分类,得到测试图像集的混淆矩阵。多类场景图像的实验表明,该方法不需要对场景内容进行人工标注,具有较高的分类准确率,且对具有边缘轮廓的彩色图像分类精度较高。     

基于模型的飞控系统安全性分析研究

针对飞控系统安全性分析问题, 提出一种基于系统拓展模型(extended system model, ESM)的安全性分析方法。首先, 运用Simulink建立系统名义模型。然后, 对名义模型进行故障注入, 得到系统扩展模型, 观察故障情况下的系统响应并对系统进行安全性分析。最后, 选取操纵舵面系统(副翼/方向舵)为例。结果表明，系统故障拓展模型使得模型保持完整性和一致性, 能够模拟系统故障多状态模式, 保证了安全性分析结果的准确性和完整性。     

Space-time clutter model for airborne bistatic radar with non-Gaussian statistics

To validate the potential space-time adaptive processing (STAP) algorithms for airborne bistatic radar clutter suppression under nonstationary and non-Gaussian clutter environments, a statistically non-Gaussian, space-time clutter model in varying bistatic geometrical scenarios is presented. The inclusive effects of the model contain the range dependency of bistatic clutter spectrum and clutter power variation in range-angle cells. To capture them, a new approach to coordinate system conversion is initiated into formulating bistatic geometrical model, and the bistatic non-Gaussian amplitude clutter representation method based on a compound model is introduced. The veracity of the geometrical model is validated by using the bistatie configuration parameters of multi-channel airborne radar measurement (MCARM) experiment. And simulation results manifest that the proposed model can accurately shape the space-time clutter spectrum tied up with specific airborne bistatic radar scenario and can characterize the heterogeneity of clutter amplitude distribution in practical clutter environments.     

基于形式化方法的DIMA动态重构仿真与验证

针对可重构分布式综合模块化航空电子(distributed integrated modular avionics,DIMA)系统在设计初期缺少仿真与验证手段的问题,首先分析了可重构DIMA软件体系的架构特征以及支持动态重构的层次化通用系统管理(generic system management,GSM)的组件功能划分...     

基于多场景和区间模糊数的输电网规划综合决策

为解决电网规划决策中不确定性及模糊性问题, 将情景分析法与区间隶属度相结合, 提出一种新的输电网规划决策方法. 根据电网规划特点, 选取影响规划场景发生的5个关键事件, 依次求取其初始概率、模拟概率, 并由此推算出情景概率. 针对情景分析法在应用中难以准确量化及场景过多问题, 定义综合考虑情景概率及影响程度的评价因子指标实现对典型场景的筛选. 决策过程中, 采用基于梯形隶属函数的区间数模糊决策方法求取方案隶属度, 克服了规划指标难以精确计算问题. 并根据最大隶属度进行方案排序, 最终求得各方案优劣比较结果. 最后通过算例验证了该方法的有效性.     

基于GA-ANN的中国金融安全预警系统设计及实证分析

国家金融体系的安全运行关系到经济社会的稳定,建立有效的金融安全预警系统已成为各界十分关注的焦点.基于现有文献,在金融安全预警指标体系中补充影子银行相关指标,以保证高杠杆、高流动性风险的经济参数参与建模,使得金融安全预警指标体系更加完整;运用因子分析计算七个金融子系统及整体金融系统安全得分,基于遗传算法优化的人工神经网络(genetic algorithm-artificial neural network,GA-ANN)建立中国金融安全预警系统,观察金融系统运行是否平稳、金融安全得分是否出现剧烈波动或异常值,以此判断国家金融状况是否安全,并对2013年我国金融安全状况进行预测.其中,GA-ANN网络较径向基神经网络、反向传播神经网络和广义回归神经网络,具有更好的拟合精度.预测结果显示2013年下半年我国金融系统总体运行安全,但在影子银行、股市和保险子系统存在一定的不安全因素.研究成果为政策制定者和广大投资者对国家宏观金融安全预判提供了参考依据.