检索结果-南通市图书馆

作者：黄萌中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

中国是全球拥有高高原机场最多的国家,飞机颠簸是威胁执飞青藏高原地区航班飞行安全和效率的重要因素。研究该地区飞机颠簸的分布特征及成因有重要的应用意义。本文基于飞机探测数据,利用对流层顶折叠客观识别技术,对高原地区分布特征... 详细信息

中国是全球拥有高高原机场最多的国家,飞机颠簸是威胁执飞青藏高原地区航班飞行安全和效率的重要因素。研究该地区飞机颠簸的分布特征及成因有重要的应用意义。本文基于飞机探测数据,利用对流层顶折叠客观识别技术,对高原地区分布特征进行分析。综合使用飞机颠簸数据、对流层顶折叠数据以及卫星数据研究飞机颠簸与对流层顶折叠之间的关系。结果表明:1.对高原地区航班进行统计发现,航班数量季节性变化显著,夏秋季节航班量最多。而在剔除飞行架次影响后,飞机颠簸发生在冬、春两季的频率高达81.12%和80.83%,表现出明显的冬春季多、夏秋季少的特征。典型过程的时间序列分析表明,颠簸的发生与急流密切相关,温度变化没有风明显。2.基于再分析数据利用对流层顶折叠客观识别技术将对高原地区对流层顶折叠进行分析结果表明,将累计频95%时对应的厚度130 h Pa作为标准分成浅折叠和深折叠。2014年青藏高原地区对流层顶折叠总体折叠频率达到10.5%,其中浅折叠频率为9%,深折叠频率为3%。浅折叠和深折叠频率均沿30°N呈纬向分布,且与副热带急流的高风速区域紧密相关,表现出与风速切变和风速大小的良好耦合关系。季节性分析显示,冬季折叠频率最高,春季明显降低,夏季浅折叠频率北移,秋季折叠活动增强但强度不及冬季。对流层顶梯度大值区与高空急流密切相关,并随季节南北移动,折叠频率高值中心与梯度大值区相关,主要发生在冬季,这与飞机颠簸的时间分布特征相吻合。此外,对流层顶顶高和底高的变化显示,冬季折叠变化较为剧烈,而春季折叠较为集中。3.结合高原地区飞机颠簸与对流层顶折叠的位置关系统计分析发现,2014年高原地区对流层顶折叠诱发的33次飞机颠簸事件,这些事件大多发生在冬季前后,2月发生次数最多,而夏季月份(6、7、8、9月)未发生任何事件,这与对流层顶折叠的季节分布特征相符。飞机颠簸位置正位于对流层顶折叠下方,个例分析表明,对流层顶折叠附近存在急流核,急流下方的风切变较强导致飞机颠簸。卫星水汽图像表明,对流层顶附近的湿度梯度变化较大,存在南北干湿分区现象。

关键词：青藏高原飞机颠簸对流层顶折叠

基于起飞性能的高原机场飞机滑跑距离计算研究

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基于起飞性能的高原机场飞机滑跑距离计算研究

作者：李梁昆中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

我国高原机场众多,飞机的高原飞行性能成为限制机场运行的关键因素,对高原地区飞行性能的研究是新机场建设预可行研究阶段重要工作。因此,进行科学、合理的飞机滑跑距离计算研究,可用于初步确立合理的跑道长度和飞行程序,确保高原机场... 详细信息

我国高原机场众多,飞机的高原飞行性能成为限制机场运行的关键因素,对高原地区飞行性能的研究是新机场建设预可行研究阶段重要工作。因此,进行科学、合理的飞机滑跑距离计算研究,可用于初步确立合理的跑道长度和飞行程序,确保高原机场飞机起飞安全和避免地面工程不必要的浪费。论文根据高原环境下飞行性能和有关标准,构建飞机起飞动力学模型,对飞机滑跑到离地开始爬升全部过程进行分析计算,以离地速度作为滑跑和爬升两个阶段速度分界,考虑高原气候环境对飞行性能的影响。论文考虑在高原特殊净空条件下,爬升阶段飞机安全越障所需的爬升梯度对飞机滑跑距离的影响,仿真计算了飞机滑跑距离。针对现有飞行理论中对飞机在高原机场起飞滑跑距离计算考虑的不足且计算方法单一复杂的问题,利用MATLAB仿真平台,将动力学模型仿真训练的大量样本作为数据集,建立神经网络模型。将机场海拔、飞机重量、安全起飞速度、温度和所需爬升梯度作为输入量,飞机滑跑距离作为输出量,对神经网络进行直至均方差达到要求;将神经网络所求估算值与仿真数据进行对比并进行分析。均方误差为0.02416,均方根误差为0.04736。使用神经网络计算方法效率高,误差小,可应用于不同高原机型在不同影响因素下的飞机滑跑距离计算;对飞机滑跑距离影响因素分析中,确认起飞滑跑距离与所需爬升梯度存在数量关系,得出以下结论:在高原机场飞机起飞滑跑距离计算中需要考虑所需爬升梯度的影响。对高原机场运行和新建机场飞行程序设计确定有一定参考价值。

关键词：高原机场飞行性能滑跑距离神经网络

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机场终端区陆基导航系统电磁干扰分析研究

机场终端区陆基导航系统电磁干扰分析研究

作者：李怡恒中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

民航电磁环境的稳定性是保障飞机安全运行的基础,飞机在进离场过程中主要依靠仪表着陆系统和其他通信导航设备对飞机的飞行位置和姿态进行监控,在缺少目视引导的情况下通过无线电信号实现飞机着陆或者复飞。在城市化进程的推进下,各类... 详细信息

民航电磁环境的稳定性是保障飞机安全运行的基础,飞机在进离场过程中主要依靠仪表着陆系统和其他通信导航设备对飞机的飞行位置和姿态进行监控,在缺少目视引导的情况下通过无线电信号实现飞机着陆或者复飞。在城市化进程的推进下,各类无线电发射装置以及各类电气化设备等潜在的无线电干扰源不可避免地入侵机场净空保护区,导致机场终端区内稳定的电磁环境被破坏,影响到飞机在进离场飞行过程中对各类通信导航设备信号的收发,严重威胁到飞机的飞行安全,因此有效的测向定位及时发现并排除干扰源,同时对干扰源进行电磁环境评估,定量地分析飞机在终端区飞行过程中受到干扰源的电磁干扰,是维护机场终端区电磁环境稳定的重要手段。首先本论文基于无线电传播理论,阐述了无线电的传播特性及传播损耗模型,在此基础上分析了无线电定位的方法及原理。通过对机场终端区通信导航台站的工作原理进行了简单介绍,特别对通信导航台站的电磁环境要求进行了总结。在阐述电磁干扰的定义及分类基础上重点介绍了机场终端区常见的有源干扰源及干扰机理。其次针对机场终端区干扰源定位进行了研究,通过建立三维定位模型,对三种经典布局形式的观测站利用几何精度因子(Geometric Dilution Precision,GDOP)作为评价指标进行了定位精度分析,同时在最佳布局形式的基础上分析不同数量高度的观测站对定位精度的影响,结果表明Y型布局在相同观测站情况下能获得较好的精度,且数量在四个观测站的时候,定位精度随着空中观测站数量的增多而增加。最后利用频谱分析仪实地测量航向信标台、下滑信标台、全向信标台、测距仪的在工作频率上的特性,结合标准仪表飞行程序和标准飞行程序复飞程序建立110kv高压输电线对飞机进离场飞行程序中电磁干扰分析数学模型,结合无线电空间自由传播损耗和电磁干扰防护标准对飞机进离场程序中受到的110kv高压输电线电磁干扰规律进行了分析,结果表明对于进行标准仪表进近程序(5B),接收到信噪比最小点在复飞点处,且随着飞机距离复飞点越远,信噪比越来越高;对于标准仪表进近程序(5B)复飞程序,所接收到信噪比最小点在飞机水平移动距离8km处,且随着飞机水平移动距离越远,信噪比呈先降低后升高的趋势。结合进场和离场的测量计算分析来看,可以认为110k V高压架空输电线路不会对标准仪表进近程序(5B)和复飞程序运行中产生电磁干扰。

关键词：电磁环境误差分析飞行程序无线电定位信噪比

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空中交通运行品质多维度感知融合预测研究

空中交通运行品质多维度感知融合预测研究

作者：黄洲升中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

民航业的快速发展的趋势下,空中交通运行是保障航空运行的重要环节之一,由此科学地评估空中交通运行品质是确定管制运行方案、改善管制运行水平的重要举措。传统的空中交通运行品质评估,主要是以经验为基础的评估,仅能从感性状态进行评... 详细信息

民航业的快速发展的趋势下,空中交通运行是保障航空运行的重要环节之一,由此科学地评估空中交通运行品质是确定管制运行方案、改善管制运行水平的重要举措。传统的空中交通运行品质评估,主要是以经验为基础的评估,仅能从感性状态进行评价,缺乏客观性。除此之外,目前的研究仍没有在对空中交通运行品质指标体系识别的基础之上对空中交通运行品质进行预测。本文基于对空中交通运行复杂巨系统的研究和评估,从多方面、多角度对影响空中交通运行品质的因素进行总结,从“人、机、环、管”四个方面入手,全面剖析影响,构建了以空中交通流、安全性能、运行效率、管制人员工作负荷、气象条件、空域复杂度共6个方面的指标,并在此基础上细化为内联特征、运行特征、网络特征、事件率、飞行间隔、航班正常性、效能疲劳状态、气象状况、复杂度、扇区复杂度共11个类别,共计41项可量化的指标。同时,考虑到空中交通运行品质的影响因素是多方面的,并且空中交通运行的结果就是空中交通流,由此利用HDBSCAN对多条航迹数据进行聚类分析,获取平均空中交通流,并使用Sim GNN对标准航路与所得平均空中交通流进行比对,进而获得空中交通运行品质表征值。在此基础上,使用了可解释多水平时间序列预测时间融合Transformers(TFT)等方法进行空中交通运行品质感知融合和预测的研究。由此得出,TFT能够较好地建立空中交通运行品质感知融合预测模型,并且在预测5个时间步长为6min的情况下RMSE与MAPE分别为12.45及6.50,证明了TFT适用于空中交通运行品质的感知融合和预测过程,建立了空中交通运行品质指标体系和表征值之间的联系。通过此步骤,对空中交通运行品质进行了感知融合和预测研究。本文在建立空中交通运行品质量化指标体系的基础上,进行空中交通运行品质感知融合研究。相对于传统的空中交通运行品质研究,本研究形成了可量化的指标体系,创新地使用了平均空中交通流与标准航路的相似关系作为空中交通运行品质的表征值,并建立了指标体系与空中交通运行品质表征值的关系,实现了空中交通运行品质的预测。

关键词：空中交通运行运行品质指标体系 SimGNN 可解释多水平时间序列预测时间融合Transformers

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基于深度强化学习的停机位分配问题的研究

基于深度强化学习的停机位分配问题的研究

作者：储同中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着全球经济的稳步增长和航空运输业务的迅猛发展,民用航空业在综合交通体系中的地位急剧上升。因此对机场运营效率提出了高标准的要求,特别是在停机位分配上。本文针对停机位分配问题进行了系统的研究,为了实现远机位分配数量最小以... 详细信息

随着全球经济的稳步增长和航空运输业务的迅猛发展,民用航空业在综合交通体系中的地位急剧上升。因此对机场运营效率提出了高标准的要求,特别是在停机位分配上。本文针对停机位分配问题进行了系统的研究,为了实现远机位分配数量最小以及近机位空闲时间最小的分配目标,通过将深度强化学习技术与停机位分配问题相结合,并根据航班的实际到达时间进行实时的停机位分配。主要研究内容如下:首先,介绍了机场系统构成和停机位分配流程,明确了停机位分配的重要性和其面临的挑战。针对机场停机位分配的多目标、多约束特性,提出了一个以最小远机位分配数量和最小近机位空闲时间为目标的多目标的数学模型,该模型考虑到了航班实际进港和出港的时间、机型类别以及停机位间的相互关系等参数。通过对航班和机位之间的相关参数进行了详细定义,并提出了保障模型合理化和适用性的基本假设。同时使用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和遗传粒子群算法(GAPSO)进行仿真,验证了该模型的可行性。其次,本文深入研究了基于深度强化学习方法,特别是深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的应用,并对停机位分配过程进行优化。通过引入马尔可夫决策过程与停机位分配问题相结合,设计了状态空间、动作空间和奖励函数,从而构建了马尔科夫决策模型。通过设计当前Actor-Critic网络、目标Actor-Critic网络和经验回放机制,详细描述了DDPG算法的实现过程。仿真实验表明,深度强化学习中的DDPG算法相较于传统算法,可以更好的降低远机位分配数量和近机位空闲时间,为机位分配提供较优方案。最后,为了提高DDPG算法的寻优能力与算法性能,本文设计了改进后的DDPG算法,集成了优先级经验回放机制和多策略融合探索机制,以增强算法性能。将改进的算法应用于机位分配问题,并与其他算法进行了对比实验。结果显示,改进的DDPG算法在减少最小远机位分配数量和优化近机位空闲时间方面是相比于其他算法提升效果十分显著。同时对比改进的DDPG算法与未改进的DDPG算法,改进后的DDPG算法还展现出更快的收敛速度和更强的全局寻优能力,证实了改进后的DDPG算法的有效性。

关键词：停机位分配深度学习强化学习遗传粒子群算法 DDPG算法

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基于WQAR的客舱空气质量检测系统设计

基于WQAR的客舱空气质量检测系统设计

作者：谢豪中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

客舱环境的空气质量对旅客乘机的舒适性和飞机飞行的安全性具有重要影响,因此良好的客舱空气质量备受飞机制造商和航空公司的关注。为掌握客舱空气质量状况,采取有效的控制和改善措施,需要实时、精准地检测客舱空气质量,并对检测的数据... 详细信息

客舱环境的空气质量对旅客乘机的舒适性和飞机飞行的安全性具有重要影响,因此良好的客舱空气质量备受飞机制造商和航空公司的关注。为掌握客舱空气质量状况,采取有效的控制和改善措施,需要实时、精准地检测客舱空气质量,并对检测的数据完整保存以供后续研究。目前,客舱空气质量检测多采用独立的小型化检测设备,这些检测系统往往检测参数单一、系统集成性和兼容性较低以及未考虑传感器在客舱内的分布问题。针对上述问题,本文设计了基于WQAR（Wireless Quick Access Recorder）的客舱空气质量检测系统。针对检测参数单一的问题,本文首先深入分析了客舱污染物来源,综合多种国外客舱空气质量标准以及我国室内和公共交通空气质量标准,确定了CO、HCHO、CO、TVOC和颗粒物5种空气质量检测参数以及参数限值,实现多参数检测。为提高空气质量检测系统在客舱内的检测精度和响应速度,通过CFD（Computational Fluid Dynamics）模拟客舱污染物传播,对客舱内的常见污染物CO和CO浓度分布进行研究,结合客舱实际情况提出污染物传感器在客舱内分布方案。本文提出了以WQAR为基础平台的客舱空气质量检测系统设计方案,采用POE（Power Over Ethernet）方式,对客舱空气质量检测系统的供电,检测数据按照航空协议ARINC 717进行传输并储存至WQAR,从而使检测子系统与WQAR集成为一个完整系统。通过将检测系统与WQAR联合调试,验证了设计方案的可行性。检测系统利用有限的串口资源实现多传感器阵列的数据采集和管理,根据检测参数浓度的不同,灵活调整采集次数,节约系统资源,同时实现了智能化采集和显示。系统采用先进的航空总线芯片,设计满足D0-160G雷击测试标准的三级电气隔离电路。设计HI3171A芯片驱动,实现稳定传输速率64、128、256、512、1024WPS和HBP（Harvard Bi-Phase）、BPRZ（Bi-Ploar Return to Zero）两种编码方式的ARINC 717总线数据。此外,还预留了ARINC429协议接口,提高系统的灵活性和可扩展性。针对客舱环境的空气特点,通过FAHP（Fuzzy Analytic Hierarchy Process）法,设置合理的检测参数权重,对客舱环境的空气质量进行综合评价,较为准确的反映客舱空气质量的整体状况。

关键词： WQAR 客舱污染物分布传感器分布 ARINC717 FAHP

考虑天气和起飞跑道影响的离港航班滑出时间预测

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考虑天气和起飞跑道影响的离港航班滑出时间预测

作者：王楚皓中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

现阶段,在我国诸多机场的实际运行管理中,普遍存在依赖管制工作经验估算平均滑出时间进行决策的现象,导致推出等待、场面拥堵、航班延误等一系列问题。鉴于这种情况,通过挖掘实际运行数据,精确预测航班滑出时间,优化离港航班推出顺序,... 详细信息

现阶段,在我国诸多机场的实际运行管理中,普遍存在依赖管制工作经验估算平均滑出时间进行决策的现象,导致推出等待、场面拥堵、航班延误等一系列问题。鉴于这种情况,通过挖掘实际运行数据,精确预测航班滑出时间,优化离港航班推出顺序,提高机场运行效率,并实现进出港与场面运行的高效协同,对于构建航班智能化运行模式并推进“智慧民航”的发展具有重要意义。本文深入探讨了影响离港航班滑出时间的因素,从机场交通流、静态和动态因素三个维度选取了9个关键影响因素。通过对场面运行态势的细致分析,揭示了进离港航班滑行的时空交错特性,量化计算了以上影响因素,深度挖掘了航班运行数据、天气数据和跑道数据的分析处理方法。为了更高效地分析数据,运用因子分析法对滑出时间影响因素的数据集进行了降维处理,提炼出3个更加清晰、易于解释的公因子变量。利用SPSS软件对这9个影响因素及3个公因子变量进行相关性分析。最后,基于相关性分析结论构建了BP神经网络的离港航班滑出时间预测模型、蝗虫算法(GOA)优化的BP神经网络离港航班滑出时间预测模型、因子分析(FA)与BP神经网络相结合的离港航班滑出时间预测模型以及FA&GOA-BP的离港航班滑出时间预测模型。通过统一的衡量标准,对比分析了模型间的优劣,讨论了天气因素、起飞跑道以及降维处理后的影响因素对滑出时间的影响程度。以深圳宝安国际机场2周的实际运行数据进行验证,结果表明:(1)天气因素和跑道因素的引入,均能提升模型的精度和准确性,但是天气因素对滑出时间的影响大于起飞跑道;(2)根据场面运行态势分析和8种时序类型的场面滑行航空器,重新量化计算了机场地空交通流因素。(3)利用因子分析降维后的数据集,避免了影响因素间的影响,提取的公因子更易解释滑出时间的扰动。(4)基于蝗虫算法优化的滑出时间模型预测结果精度有明显提升,MAE和RMSE分别减少了17.73s、32.58s,MAPE提升了3.03%;±3min和±5min的准确率分别高达88%和97.5%。(5)基于FA&GOA-BP的预测结果相较于初始数据集有所下降,但更加贴合机场实际运行。

关键词：滑出时间预测 BP神经网络蝗虫优化算法(GOA) 因子分析(FA)

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基于大数据的飞行训练质量评估方法研究

基于大数据的飞行训练质量评估方法研究

作者：沈搏林中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

在民航领域中,飞行训练是培训飞行员的重要环节,对于培养合格的飞行员具有重要意义。目前,飞行品质的评估主要依靠飞行教练通过观察飞行操作行为并结合训练大纲进行手工评分,这种方法容易受到教练个人偏好的影响。本论文旨在通过建立科... 详细信息

在民航领域中,飞行训练是培训飞行员的重要环节,对于培养合格的飞行员具有重要意义。目前,飞行品质的评估主要依靠飞行教练通过观察飞行操作行为并结合训练大纲进行手工评分,这种方法容易受到教练个人偏好的影响。本论文旨在通过建立科学有效的飞行训练质量评价方法,提高飞行训练的效果和质量,研究的主要内容为飞行训练数据的预处理、矩形起落航线的阶段划分、飞行训练质量等级的建立和飞行训练质量的评价四个方面。(1)为了建立有效的飞行训练质量评价方法,首先进行了飞行训练数据的收集和评价参数的筛选工作,确保所使用的数据和参数具有合理性和代表性。随后,对收集到的飞行训练数据进行了预处理,包括数据的提取和Kalman Filter方法的应用,以提高数据的准确性和可靠性。(2)在矩形起落航线的阶段划分方面,着重分析了该科目中的飞行操纵行为,并指出传统考核方式存在的缺陷。论文对矩形起落航线的阶段划分进行了详细的介绍,说明了阶段划分在飞行训练中的重要性。(3)在飞行训练质量等级的建立方面,本文详细介绍时间序列相似性度量算法原理,并对每位学员的各个参数与标准参数之间的相似性进行评估。随后利使用聚类算法对学员样本进行聚类分析,建立飞行训练质量等级。这些等级将被用作训练集和测试集学员的标签数据,以供后面的模型训练。(4)引入了卷积神经网络和LSTM神经网络模型,并提出了基于注意力机制的LSTM神经网络模型,完成对飞行训练品质的分类评价,提高了飞行训练质量评价的准确性和稳定性。本论文通过对飞行训练质量评价问题的深入研究和探索,提出了科学有效的方法和模型,为飞行训练质量的评价提供了新的思路和途径,并为飞行学员整体的评价体系提供完善的支持。

关键词：飞行训练质量评价时间序列神经网络注意力机制

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基于飞参数据的飞行操纵品质监控模型研究

基于飞参数据的飞行操纵品质监控模型研究

作者：董子敬中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着飞行安全标准日益严苛,飞行操纵品质的监管愈发关键。飞行品质监控(FOQA)作为提高操纵品质的手段之一,目前国内外研究主要集中在超限事件分析及飞行品质评估等方面。目前虽已取得丰硕成果,但仍存在超限预测精确度欠佳、实时响应能... 详细信息

随着飞行安全标准日益严苛,飞行操纵品质的监管愈发关键。飞行品质监控(FOQA)作为提高操纵品质的手段之一,目前国内外研究主要集中在超限事件分析及飞行品质评估等方面。目前虽已取得丰硕成果,但仍存在超限预测精确度欠佳、实时响应能力不足等问题亟待解决。因此,本文设计了基于飞参数据的飞行操控品质监控模型,以强化飞行性能监测并提升飞行品质评估体系的科学性。其次,因考虑到作为培养飞行员重要途径的飞行训练,其学员的操纵行为贯穿整个飞行过程,有必要进行准确的飞行操纵品质监控。所以,本文以飞行训练为背景,主要工作内容如下:(1)首先介绍开展飞行品质监控的研究背景及意义,通过分析国内外对超限事件监控及相关等级评估研究现状,强调其研究的重要性。介绍了飞行操纵品质的相关内容及目前常见的几种可实现监控模型,为本次后续的研究工作奠定了基础。(2)针对飞行参数的复杂性和高维度特性,设计了一种包含自注意力机制的基于Informer模型的超限预测方法,通过实验验证了其在飞行参数数据集上对特定类型等超限事件预测有效性,为飞机操纵品质的实时监控提供了新的思路。(3)为进一步提升飞行操作品质评估的准确性和精确度,提出了融合时间卷积神经网络(TCN)与Informer模型的混合模型架构,为飞行操控品质评估提供了一种新的方法与技术支撑。

关键词：飞参数据飞行操纵品质超限事件预测 Informer模型神经网络

基于机器学习的航空串联故障电弧检测方法研究

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基于机器学习的航空串联故障电弧检测方法研究

作者：苏忠允中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着多电飞机、全电飞机技术的不断发展,电气化的程度的不断提高,航空导线布局将会更加复杂与密集,飞机在飞行时,导线发生磨损、接触不良和腐蚀的情况难免发生,此时容易诱发故障电弧,故障发生时往往产生大量热量,从而造成火灾发生,影响... 详细信息

随着多电飞机、全电飞机技术的不断发展,电气化的程度的不断提高,航空导线布局将会更加复杂与密集,飞机在飞行时,导线发生磨损、接触不良和腐蚀的情况难免发生,此时容易诱发故障电弧,故障发生时往往产生大量热量,从而造成火灾发生,影响航空安全。串联故障电弧在发生时较为隐蔽,因此针对航空串联故障电弧开发检测方法具有重要意义。本文参考国内外研究现状和相关技术标准,以及航空供电系统发展,分别进行定频和变频航空串联故障电弧检测方法研究。基于不同供电频率、不同负载类型开展串联故障电弧试验,采集电流信号,建立数据集。利用快速傅里叶变化将时域信号转换为频域信号,分别计算正常状态电流信号的故障状态电流信号的谐波与基波比值,对比比值大小,通过大量数据验证,结果表明在360～500 Hz工况下,线性负载发生串联故障电弧时的特征频段为1000～5000 Hz。针对定频航空串联故障电弧,将时域信号与特征频段进行特征拼接,单一样本维度为688,使用融合高效通道注意力机制的一维卷积神经网络搭建故障电弧检测模型,网络模型总参数为50250,使用K折交叉验证进行模型评估,模型测试集平均检测准确率为97.96%,单一样本检测速度0.0426 s,能够同时兼顾检测精度和检测速度。针对变频航空串联故障电弧,进行时域10维统计特征和频域4维统计特征提取,同时计算不同频率对应的4个谐基波比值,融合为18维特征,将不同频率样本统一为相同维度,使用主成分分析方法进行特征降维,随机森林算法进行故障分类,使用组合优化超参数策略进行超参数寻优,优化目标值为K折交叉验证最优平均准确率,使用最优超参数搭建故障电弧检测模型,结果表明准确率为95.83%。对比不同优化算法和故障分类检测算法效果均有提高。

关键词：串联故障电弧特征频段一维卷积神经网络高效通道注意力随机森林