基于差分进化交叉验证SVM的飞控系统传感器故障预测学习算法研究

参考现代飞行器故障检测结构,利用支持向量回归建立了飞控系统传感器的故障预测框架。该方案包括作动器,操纵面的传感器故障诊断模块,以解决故障趋势预测的问题。指出了如何采用SVM/SVR进行权值估计。提出采用差分进化改进原有的交叉验证方式,并且对核参数寻优以减少模型误差和提高SVR模型的泛化能力。最后结合飞行控制系统实时故障仿真证实了这种预测方法的可行性。

声纳系统测试性设计

随着计算机和信号处理等技术的日益发展,声纳系统日益复杂,测试性技术越来越受到重视和发展。测试性要求和指标已经独立与可靠性、维修型、保障性和安全性一起列入声纳系统研制要求,并要求从系统设计之初就开展测试性设计。论文给出一些声纳系统测试性的设计思路,原则和方法。通过不断引入机内测试设备(BIT)、自动测试设备(ATE)、综合诊断、故障预测与健康管理(PHM)等新技术的理论和方法,测试性设计必将进一步提高声纳系统战备完好性,降低维修保障费用。