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飞机地面除冰保障过程动态预测

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 224-233页

作者：李彪邢志伟王立文中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最... 详细信息

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明:所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。

关键词：航空运输动态预测时空关联动态贝叶斯网核注意力机制地面除冰保障过程

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基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 330-336,412页

作者：郭晓静贠玉晶徐晓慧中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维... 详细信息

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维,优化模型权重;其次,利用运行参数的时序退化特性提高模型的回归预测效果。在NASA发动机数据集上实验的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络(bi-directionallongshort-term memory,简称Bi-LSTM)方法相比,极大地提高了预测的准确度,实现了超前预测。合并样本的方法提高了模型的泛化性,对不同类型的发动机RUL预测具有指导意义。

关键词：航空发动机剩余寿命预测协方差分析注意力机制长短期记忆网络

基于改进FPPN的飞控系统故障传播路径分析方法

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北京航空航天大学学报 2024年第6期50卷 1829-1841页

作者：张晓瑜张凤琪郭润夏吴军中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学航空工程学院天津300300

针对飞控系统多冗余、多闭环的结构特性,结合有向图模型和模糊Petri网(FPN)模型,构建飞控系统故障传播模糊概率Petri网(FPPN)模型,以解决飞控系统特定结构下的故障传播路径问题。改进的FPPN模型包含飞控系统有向图模型、故障传播特性量... 详细信息

针对飞控系统多冗余、多闭环的结构特性,结合有向图模型和模糊Petri网(FPN)模型,构建飞控系统故障传播模糊概率Petri网(FPPN)模型,以解决飞控系统特定结构下的故障传播路径问题。改进的FPPN模型包含飞控系统有向图模型、故障传播特性量化计算模型和故障传播FPPN模型3个部分。采用面向对象技术分析飞控系统的功能行为和物理结构,综合复杂网络理论,构建系统故障传播有向图模型;引入Floyd算法,开展系统耦合关联分析,基于节点的度和边介数定义系统故障传播特性;在有向图模型的基础上,提出相应的结构映射规则,构建飞控系统故障传播FPPN模型,融合改进后的参数量化方法,设定2种推理算法对系统多冗余、闭环结构特性下的故障传播路径进行有效分析。通过数值分析与实例验证,获取飞控系统典型故障传播路径及路径上相关节点的状态值,验证所提方法的有效性。

关键词：飞控系统复杂网络理论有向图模型模糊概率Petri网模型故障传播路径分析

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基于经典成核理论的跑道结冰温度建模及仿真

表面技术 2024年第2期53卷 201-212页

作者：陈斌丁宇崔静王立文中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学航空地面特种设备研究基地天津300300 中国民航大学航空工程学院天津300300

目的为进行积冰事件的预测,减小跑道积冰对飞机地面运行安全的影响,对跑道表面结冰温度展开研究。方法从微观角度分析冰核在固体表面的形成机理,以接触角参数表示材料表面特性,基于经典成核理论建立结冰温度模型,在不同的边界条件下... 详细信息

目的为进行积冰事件的预测,减小跑道积冰对飞机地面运行安全的影响,对跑道表面结冰温度展开研究。方法从微观角度分析冰核在固体表面的形成机理,以接触角参数表示材料表面特性,基于经典成核理论建立结冰温度模型,在不同的边界条件下进行相应的数值模拟和跑道表面结冰的仿真模拟实验,最后完成模拟跑道低温环境的结冰温度实验。结果对于机场跑道环境下因飞机轮胎摩擦而留有胶迹的水泥道面,胶迹比水泥更易结冰;以醋酸钙为主要成分的机场跑道除冰液可抑制跑道结冰,质量分数越大,抑制作用越强,从质量分数5%提高到40%时,结冰温度降低12.02℃;最后通过在模拟跑道低温环境下的实验,对比得出该模型的预测结果与实际值之间的误差约为0.94℃。结论材料的表面自由能越高,结冰温度越高;高粗糙度对结冰起促进作用;机场跑道除冰液通过降低道面冰核的形核率和半径生长速率来抑制跑道结冰,质量分数越大,抑制作用越强;该模型可以为跑道积冰预警提供结冰温度预测的理论基础。

关键词：冰核结冰温度表面自由能粗糙度数值模拟除冰液

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冰雪天气下基于LSTM的跑道温度数据-机理联合预测

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北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2184-2194页

作者：陈斌刘悦尹开浪方珣中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学航空地面特种设备研究基地天津300300

温度是跑道结冰的重要因素,针对跑道除冰运行的跑道热特性参数瞬态变化问题和温度周期序列缓慢变化特性,建立冰雪天气下基于长短时记忆(LSTM)的跑道温度数据-机理联合预测模型。通过最大信息系数法选择数据模型的输入特征变量,采用动态... 详细信息

温度是跑道结冰的重要因素,针对跑道除冰运行的跑道热特性参数瞬态变化问题和温度周期序列缓慢变化特性,建立冰雪天气下基于长短时记忆(LSTM)的跑道温度数据-机理联合预测模型。通过最大信息系数法选择数据模型的输入特征变量,采用动态时间弯曲法进行跑道温度数据聚类划分,建立基于LSTM的数据预测模型;通过跑道热力学知识获取跑道温度预测机理模型,采用最小误差赋权法建立跑道温度数据-机理联合预测模型。仿真预测显示,预测时长为20 min、残差阈值为±0.5℃时,数据-机理联合预测模型优于单独的数据预测模型和机理模型,预测准确率可达99.34%;横向对比显示,在相同边界条件下,数据-机理联合预测模型优于BP神经网络、多元回归模型和支持向量机模型,平均准确率提高26.11%。研究表明,基于LSTM的跑道温度数据-机理联合预测模型契合冰雪天气下跑道除冰运行实际,可获得较好的跑道温度短时预测结果。

关键词：跑道温度冰雪天气预测长短时记忆神经网络动态时间弯曲

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物理赋能的助航灯具清洗数字孪生构建

北京航空航天大学学报 2024年第3期50卷 785-795页

作者：董慧芬孙浩远严力武云霞中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

机场助航灯具清洗设备工作时需要远程实时监测设备状态和清洗质量。数字孪生通过虚拟平台映射清洗设备的工作情况,而目前虚拟环境的建立仍大量依赖于数据驱动,自身缺乏感知进化和虚拟仿真的能力,且对被执行件的关注较少。针对以上问题,... 详细信息

机场助航灯具清洗设备工作时需要远程实时监测设备状态和清洗质量。数字孪生通过虚拟平台映射清洗设备的工作情况,而目前虚拟环境的建立仍大量依赖于数据驱动,自身缺乏感知进化和虚拟仿真的能力,且对被执行件的关注较少。针对以上问题,提出基于多物理引擎的数字孪生模型。该系统利用CoppeliaSim构建数据和脚本双驱动的虚拟空间,融合了虚拟传感和视觉检测,并通过BlueZero实现实时通信。为解决通信延迟造成的数据流阶梯跳跃的问题,提出一种基于改进均值滤波的运动同步性增强算法,内嵌在Qt建立的数据集成子系统中。实验结果表明:经运动增强后,所提系统的虚实同步误差为74 ms,满足同步性要求;清洗机械臂关节角度跟踪的均方误差为0.827°,末端空间位置跟踪误差不超过2.775 mm,满足跟踪精度要求;所提模型能够动态呈现灯具被清洗时的污斑状况,证明了所提模型的合理性,满足助航灯具清洗过程的应用需求。

关键词：数字孪生助航灯具机械臂粒子模型状态监测同步性增强

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基于视觉的机场无人驱鸟车路径规划算法

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1446-1453页

作者：王蕊李金洺史玉龙孙辉中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

机场飞行区存在的低空飞鸟严重威胁飞行器的起飞和降落安全,现有的驱鸟措施难以高效驱离低空飞鸟,且存在设备资源消耗高、受时空影响大等问题。为此,使用无人驱鸟车替代有人驾驶车辆进行驱鸟工作,并使用搭载固定摄像云台的无人驱鸟车对... 详细信息

机场飞行区存在的低空飞鸟严重威胁飞行器的起飞和降落安全,现有的驱鸟措施难以高效驱离低空飞鸟,且存在设备资源消耗高、受时空影响大等问题。为此,使用无人驱鸟车替代有人驾驶车辆进行驱鸟工作,并使用搭载固定摄像云台的无人驱鸟车对机场低空中鸟类进行实时检测,获取鸟情数据后,为无人驱鸟车路径规划提供鸟情数据基础。针对鸟类检测的问题,提出一种基于坐标注意力机制改进的YOLOv5网络,对小目标鸟类进行高效的实时检测,使网络更加精准地对鸟类进行定位;针对传统路径规划算法存在路径距离较长、拐点较多等缺陷,提出一种改进的天牛群算法,可有效缩短无人驱鸟车行驶距离,精准躲避机场内静态障碍物和动态障碍物,并快速到达指定驱鸟位置。实验结果表明:所提算法可对机场鸟类进行有效检测,为无人驱鸟车及时提供鸟情数据,利用改进的天牛群算法缩短规划路径的距离,使无人驱鸟车更加精准快速地到达指定驱鸟位置,有效减少人力资源投入,节约无人驱鸟车行进所需能源,提高驱鸟效率。

关键词：卷积神经网络鸟类检测无人车天牛群算法路径规划

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基于改进图卷积神经网络的航空行李特征感知

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 941-950页

作者：邢志伟朱书杰李彪中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关... 详细信息

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关联空间结构特征,感知区域特征空间的内在联系.通过全局特征聚合模块学习行李点云局部特征间的相关性,自适应聚合航空行李局部特征,形成点云全局上下文信息.利用循环最大池化层回收特征降维中丢弃点的特征,在多个层次上收集航空行李的特征信息,在减少信息冗余的同时,保留强度鲜明的局部、全局特征激活.实验结果表明,航空行李分类的平均精度和整体精度分别为94.68%和96.32%,比PointNet++分别提高了6.53%和5.07%.该网络模型的航空行李特征感知性能优于现有的其他智能算法,能够为航空行李码放空间优化及控制提供准确、可靠、有效的输入.

关键词：航空运输行李特征感知三维点云图卷积神经网络自注意力机制

基于DOA-BP神经网络的电离层TEC短期预测

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航空学报 2024年第4期45卷 186-199页

作者：倪育德闫苗玉刘瑞华中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

影响全球导航卫星系统(GNSS)所需导航性能(RNP)的最大误差源之一是电离层延迟,该延迟与电离层总电子含量(TEC)成正比,因此TEC的准确预测直接影响到GNSS的RNP。探索性地使用2021年提出的澳洲野犬优化算法(DOA)优化反向传播(BP)神经网络,... 详细信息

影响全球导航卫星系统(GNSS)所需导航性能(RNP)的最大误差源之一是电离层延迟,该延迟与电离层总电子含量(TEC)成正比,因此TEC的准确预测直接影响到GNSS的RNP。探索性地使用2021年提出的澳洲野犬优化算法(DOA)优化反向传播(BP)神经网络,构建DOA-BP神经网络TEC短期预测模型,以欧洲定轨中心(CODE)提供的电离层TEC值作为数据集,训练、测试DOA-BP TEC短期预测模型,实现全球范围和中国区域不同电离层格网点处TEC值的高精度短期预测,并将预测结果分别与传统BP神经网络模型、麻雀搜索算法(SSA)优化的BP神经网络模型(SSA-BP)预测的TEC值进行对比分析,结果表明,相较传统BP模型,DOA-BP模型的TEC预测精度明显提高,且相比其他优化模型(如SSA-BP模型),预测的TEC精度也占一定优势,能准确反映全球不同时空下电离层TEC的变化特征,可作为电离层TEC短期预测的一种新方法。

关键词：电离层总电子含量(TEC) 澳洲野犬优化算法(DOA) 反向传播(BP)神经网络短期预测