摘要：航空传感器故障检测在航空飞行任务中具有重要意义。然而传感器时序数据长度极长、时间跨度极广导致目前大多数方法检测性能较差。针对上述问题,提出基于时序二维化的航空传感器故障检测(time-series to 2D fault detection,T2D)方法。将信息熵应用到分段聚合近似算法中,充分保留时序特征的同时实现对数据的有效压缩;引入格拉姆角场将降维后的一维数据编码为二维图像,维持原始序列的长程依赖性;设计一种灵活的卷积映射模块并插入检测网络Vision Transformer的编码器中,提高模型的检测精度。实验结果表明,T2D模型在某民机试飞仿真时序数据集上,性能显著优于其他模型,验证了所提方法的有效性和优越性。

摘要：航空传感器综合处理机主要用于完成机载各种传感器的信号与信息处理及控制功能,为适应技术的高速发展、降低装备寿命周期成本,航空传感器综合处理机采用开放式设计思想。本文论述了航空综合处理机开放式设计原则及其对分布式背板总线的要求,给出了一种开放式综合处理机体系架构设计思路。

摘要：用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先,用已获得的正常飞行数据通过离线训练的方法训练神经网络并构造估计器的结构,然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为估计器对传感器的读数进行一步预测。若预测值与传感器实际值之间的差值仅为递推误差和传感器输出噪声,则认为传感器工作正常,若相应的残差分量显著增大,则认为传感器故障。因此设计了相应的检测策略进行故障检测,以达到既避免不必要的报警、切换,又准确、及时的监测、报警。通过仿真试验验证,结果证明该方法可行。