王美仙[1]2002年在《飞行控制系统故障检测与隔离理论研究及实时软件开发》文中提出自修复飞行控制系统(SRFCS：Self-Repairing Flight Control System)是在电传飞控系统基础上发展起来的一种与主动容错技术结合的先进飞控系统，也是未来战斗机飞控系统的重要发展方向。它的基本思想是：在不增加硬件配置的条件下，充分利用机载计算机的计算功能，提高飞控系统的可靠性，生存性，维护性，降低寿命周期费用。故障检测与隔离是自修复飞控系统的核心技术之一，它能及时判断故障发生的原因和部位，预测潜在故障的发生，进而为及时预警以及进行飞行控制律重构和自主维护诊断提供相关信息和依据。 本文根据某主动控制技术验证机自修复飞控系统项目需求，在对自修复飞控系统故障检测和关键技术改进研究的基础上，综合应用相关理论知识，分析国内外技术资料，研制出相应的飞控系统故障检测和隔离实时工程软件。 国外自八十年代开展自修复研究，一般采用基于常规数据处理的故障检测理论来实现飞控系统故障检测与隔离功能，现已在几种验证机上取得初步成果，而国内的研究尚缺乏实用的工程算法；同时，基于常规数据处理的故障检测精度对被检测对象的数学模型匹配度敏感，且飞机的气动特性在故障情况下又具有较强的非线性特性，因此，单纯依靠常规的信号处理算法难以进一步提高故障检测的精度。而近年来人工智能、时频滤域信号分析等新理论为故障检测提供了新的途经，为此，本论文在完成故障检测与隔离实时工程软件后，将对这些新理论进行研究。 论文的主要工作包括： 一．参考国内外文献，对等价空间残差算法和残差向量的概率信息融合故障判决算法进行了改进研究。并在完成单故障检测方法后，改进了组合故障检测方法的理论推导。组合故障包括多作动器卡死组合故障、作动器卡死和单舵面损伤组合故障。多作动器卡死组合故障通过相互独立的局部检测环节判定；而作动器卡死与单舵面损伤组合故障则需要局部检测和全局检测结合来判定。 二．在以上研究的基础上，按照软件工程规范，开发出满足项目需求的自修复飞控系统故障检测和隔离实时工程软件。并利用龙格库塔数值积分法对飞机六自由度非线性全量运动方程进行解算，提供的仿真数据进行该软件的功能测试，验证了该软件和所用理论方法的正确性。 叁．对现有新理论进行理论方面的研究，并对各种故障检测方法进行综合比较，验证其合理性和实用性。
白志强[2]2006年在《飞行控制系统故障检测研究与仿真软件开发》文中认为传统的故障诊断方法有基于知识的方法、基于解析模型的方法和基于信号处理的方法。本文针对飞行控制系统故障诊断,采用局部检测和全局检测的方法分别诊断飞行控制系统作动器卡死故障和舵面损伤故障。 本文研究了主元分析算法和动态时间规整算法,实现了将这两种算法引入飞控系统故障检测。通过建立飞控系统作动器正常和故障模型、飞机气动模型和舵面损伤时的飞机气动模型进行仿真,之后运用以上两种算法,检测了作动器卡死和舵面损伤单一故障以及组合故障。仿真结果表明,该算法能够准确识别单一故障和组合故障,对噪声干扰具有很好的鲁棒性。 在实现仿真的基础上,按照软件工程规范,以虚拟仪器软件Labwindows/CVI为开发平台,开发了一套“飞控系统故障诊断仿真软件”。该软件采用标准化C语言,充分利用ActiveX技术,在LabWindows/CVI、Matlab和Word之间建立接口程序,以C语言驱动Simulink建模模块、Matlab的M文件的算法模块和Word接口模块,进行动态仿真。该软件可自定义检测参数、故障类型,能图形动态显示检测结果和飞行参数,可外部加载matlab程序,检测结果能自动生成word报告。
刘小雄[3]2004年在《高空长航时无人机飞行控制计算机系统冗余设计技术研究》文中研究表明高空长航时无人机需要很高的可靠性才能完成各种任务。采用冗余容错技术可以提高系统的可靠性。本文针对某型号预研高空长航时无人机飞行控制计算机系统的可靠性要求，运用冗余容错技术对其进行了设计研究。首先分析了计算机冗余结构的基本类型以及本次设计的要求特点，选择了自监控二冗余飞行控制计算机系统的设计方案，运用马尔科夫模型对此冗余系统的可靠性进行了计算研究，并且对此冗余结构进行了详细地描述及设计。对冗余管理所涉及的通道的同步技术、通道内及通道间的数据交换、信号的监控和表决、通道故障逻辑、计算机故障检测及容错处理等技术进行了讨论研究。然后将此冗余管理算法在嵌入式实时操作系统VxWorks下进行实现，并给出结果。最后对系统结构进行数字仿真，并进行故障注入研究，以便更好的验证系统的可靠性和合理性。仿真结果表明，采用自监控二冗余计算机结构提高了系统的可靠性，而且结构简单合理，满足设计要求。
江琼[4]2006年在《高生存力无人机控制律重构》文中研究说明高空长航时无人机有飞行高度高、续航时间长等特点,可以在战争中发挥极其重要的作用,但是这些特点也使得它在执行飞行任务期间飞控系统发生故障的概率增加。从国内外高可靠性飞行控制系统发展来看,为保证长航时无人机能够可靠地完成战略侦察、监视任务,要求飞控系统具有高可靠性、高生存力,以最大限度地保证飞机和设备的安全。因此需要研制一种在高空长航时无人机受到非致命性损伤和故障情况时,仍能够可靠飞行的高生存力飞行控制系统,文中介绍了可重构飞行控制系统,针对高生存力无人机可能出现的几种典型故障,进行了相应的控制律重构。 具体内容包括: 1.根据小扰动方程,结合已知的飞机气动参数建立高空长航时无人机正常状态下的线性模型。利用传统的控制律设计方法——根轨迹法,在满足飞行品质的条件下,设计飞机在给定状态点的控制律。建立飞机非线性模型,根据仿真结果修正控制律形式及系数。 2.讨论了可重构飞控系统的故障可检测性、可重构性等基本概念。给出了线性系统的控制冗余和可重构条件。根据故障状态下的气动数据建立线性和非线性模型,用经典控制律设计方法针对高生存力无人机设计了在典型单故障状态下的控制律,并用matlab进行了数字仿真。 3.建立高生存力无人机叁余度飞控系统半物理仿真的数字仿真模型,连接外部物理元件和设备,组成半物理仿真的闭环环境进行试验,在半物理仿真试验中对正常状态及模拟的故障状态下的控制律进行了验证。 4.讨论了在更详细气动数据的情况下控制律重构的几种方案,研究了在几种操纵面故障情况下用伪逆法实现控制律重构,然后介绍了几种其他的重构方法,如模型跟随自适应法、人工智能法等。
牛云[5]2006年在《先进飞机电气系统计算机控制与管理系统主处理机关键技术研究》文中指出随着现代计算机技术和电子技术的发展,分布式电气负载智能管理成为先进飞机电气系统发展的方向。电气系统处理机(PSP)是先进飞机电气系统的核心,完成对整个先进飞机电气系统的控制与管理功能。包括负载的自动控制与管理,系统故障处理,系统动态重构,实时存储电气系统运行历史数据,监视电气系统运行情况并向公共设备管理器上传等。 电气系统处理机是典型的嵌入式实时多任务系统,对实时性、可靠性和适应环境的能力都有很高的要求,为此系统采用高效嵌入式的软硬件平台和先进的实时系统分析、设计方法。电气系统处理机采用实时多任务操作系统VxWorks和嵌入式PC104 486DX组成系统的软硬件平台。在硬件结构确定后,PSP上层执行软件就成为影响系统性能的关键因素。在设计PSP执行软件时,我们使用了以下关键技术保证PSP的各方面性能:提出系统工作负载模型,采用层次分析法对任务调度方法进行选择决策,在此基础上,利用数理统计方法改进传统的速率单调调度算法(RMS)对系统进行调度,并利用时间需求分析法验证系统任务集是否满足各自时限:建立实时内存数据库及其数据存储、搜索和保护算法,保证数据的完整性、一致性,开发优先级继承协议保证CPU访问实时数据库时间延迟的可预测性;开发基于VxWorks的CAN驱动程序,支持通信重发和超时控制机制确保系统通信可靠,采用简单的等—停高层协议解决长报文短帧拼接问题;建立电气负载方程及其解算算法对系统负载进行调度管理;建立两级负载优先级管理算法和系统重构算法实现了故障处理、系统重构:引入TFFS文件系统存储历史数据。 在本文的最后部分讨论了传统可靠性分析模型对于实时软件的局限性,提出了适用于实时软件的可靠性分析模型,给出了设计过程中为提高软件的可靠性而采取的措施,最后给出了本软件的测试结果及软件所能达到的性能指标。
叶昕[6]2004年在《飞行控制计算机双机热备份技术研究》文中研究指明长航时无人机的重要性尤其在军事上已经得到国内外的高度重视，其核心飞行控制计算机(以下简称“飞控计算机”)的可靠性问题变的日益突出，对其容错研究成为当今的热点。本文主要对利用双机热备份技术来提高飞控计算机可靠性这一方案进行了前期研究。该技术在我国无人机普遍使用的PC／104体系结构作为平台的飞控计算机上实施，只需增加少量的硬件资源和软件模块就可以大大提高飞控计算机的可靠性。该方法实施简单，易移植和工程化，具有较好的通用性，为提高飞控计算机可靠性提供了一种途径。 首先，利用容错原理和方法，通过比较和结合实际，确定了以双机热备份飞控计算机的容错方案，并完成总体框架设计； 第二，采用组合模型理论对双机热备份飞控计算机进行可靠性理论分析； 第叁，根据容错计算机总体框架完成双机热备份硬件模块设计，包括通讯模块和输入／输出切换电路模块硬件设计； 第四，根据容错计算机总体框架和硬件完成双机热备份软件模块设计； 最后，利用双机热备份技术在样例飞控计算机上进行容错设计，包括硬件和软件模块移植，然后对其效果进行分析得出此方案是确实可行的。
郝飞[7]2006年在《小型无人侦察机飞控系统实时软件设计与试飞研究》文中进行了进一步梳理近程无人侦察机主要装备作战部队,用于执行战术侦察与战区监视任务,是现代化武器装备建设的重要组成部分。 无人机飞行控制系统是无人机的核心部分,是整个飞行器的大脑。无人机飞行控制系统设计具有跨学科、高度综合性的特点。本文主要从无人机飞行控制系统设计技术的综合角度探讨了现代无人机飞行控制系统的设计技术,其中主要涉及到计算机应用技术、自动控制理论与技术和无线通讯技术等多种学科,并根据所探讨的技术手段完成了小型无人侦察机飞行控制系统硬件和软件的开发工作,实现了现代无人机飞行控制系统的基本功能。 论文运用航模飞机代替小型无人侦察机,主要验证飞行控制系统的正确性。本文首先对无人机的相关知识进行了简要介绍,然后对飞行控制和飞行管理的功能进行了讨论,进而进行了控制律设计。同时根据软硬件平台的选型分析,对无人机综合任务管理软件进行了详细介绍。最后对无人机的半实物仿真平台进行介绍,根据试飞试验中出现的问题进行了分析,找出问题所在并予以试飞验证。
童飞[8]2016年在《面向实时软件的Markov链时间使用模型测试用例生成方法研究》文中提出计算机软件技术广泛应用于各个领域,人们对于软件系统的可靠性要求日渐提高,实时软件可靠性是关注的焦点之一,而软件可靠性测试是提高软件可靠性的一个重要方法。随着面向对象技术的发展,基于模型的软件可靠性测试成为软件可靠性研究的一个重要分支,国内外学者对其开展了较为深入和广泛的研究,也取得了一定的成果,但在基于测试模型的实时软件可靠性测试用例生成方面还存在一定问题。本文通过深入分析相关文献发现:现有文献较好地解决了从UML模型到Markov链使用模型的转换问题,在转换过程中,通过对带有时间约束的状态扩展出时间驻留状态和对偶的时间违背状态的方式,能够解决时间约束对不同状态的影响。但是没有考虑被测软件激励中的时间约束对用例生成的影响,而激励执行时间约束在实时软件系统中是一个普遍的现象。针对现有方法存在的不足,本文通过扩展Markov链使用模型,提出构建加入时间约束的Markov链时间使用模型,利用该模型生成测试序列,该模型既考虑了模型中的状态驻留时间约束,也考虑了激励执行时间约束。除此之外,现有可靠性测试方法在测试数据的选取方法基本采用的是满足当前约束条件下的随机策略,该法简便易行但是没有兼顾同一路径下多处引用目标变量的约束关系,导致生成较多无效测试用例,这使评估出的可靠性与软件真实可靠性有很大偏差,本文使用基于区间代数运算的区间削减算法求解线性约束表达式得到输入变量的有效取值范围,以及利用分支函数的思想构造目标函数,使用分段牛顿法求解输入变量的非线性约束,使生成的测试用例有效性大幅提高。在此基础上,阐述了基于Markov链时间使用模型的实时软件测试用例生成的完整方案和具体技术路线,并实现了一个原型系统,最后通过实例验证了方法的实用性与有效性。
王博伟[9]2007年在《嵌入分布系统多模式容错技术研究》文中指出本文针对信息战中无人飞行器嵌入分布控制的高可靠性要求，研究适合异构嵌入分布计算平台的多模式容错技术，为平台可靠性研究奠定了基础。 根据系统的模块化、并行性和自治性等特征，结合容错需求提出嵌入分布节点、任务以及系统的理论模型，研究面向无人飞行器的嵌入分布计算平台关键节点内容错及节点间容错，设计了针对飞行控制系统的TMR冗余和数据链路终端双机备份容错。根据无人飞行器特点，以系统节点任务模型为依据，构造系统任务表STS和任务状态描述表STDT，提出了一种基于策略的故障自监测与自恢复的嵌入式软件容错技术。 文中从任务和资源角度分析了节点间相似关系，定义相似度等相关概念和计算理论，给出了相似节点自动发现算法SNAD、优化的相似节点自动发现算法OSNAD和关键任务在相似节点间自动冗余部署方法RTAD。在系统模型里给出故障检测、任务和失效节点恢复策略。对所设计的单节点TMR冗余容错策略和节点间任务冗余及恢复策略进行了仿真试验，实现了系统分布与容错控制。实验证明了系统设计是可行的，对无人飞行器嵌入分布计算平台可靠性有重要的应用价值。
参考文献：
[1]. 飞行控制系统故障检测与隔离理论研究及实时软件开发[D]. 王美仙. 西北工业大学. 2002
[2]. 飞行控制系统故障检测研究与仿真软件开发[D]. 白志强. 西北工业大学. 2006
[3]. 高空长航时无人机飞行控制计算机系统冗余设计技术研究[D]. 刘小雄. 西北工业大学. 2004
[4]. 高生存力无人机控制律重构[D]. 江琼. 西北工业大学. 2006
[5]. 先进飞机电气系统计算机控制与管理系统主处理机关键技术研究[D]. 牛云. 西北工业大学. 2006
[6]. 飞行控制计算机双机热备份技术研究[D]. 叶昕. 南京航空航天大学. 2004
[7]. 小型无人侦察机飞控系统实时软件设计与试飞研究[D]. 郝飞. 西北工业大学. 2006
[8]. 面向实时软件的Markov链时间使用模型测试用例生成方法研究[D]. 童飞. 杭州电子科技大学. 2016
[9]. 嵌入分布系统多模式容错技术研究[D]. 王博伟. 西北工业大学. 2007
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