通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探

作者： 王翔   来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   训练飞行   异常检测  

描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。

通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探

作者： 王翔   来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   训练飞行   异常检测  

描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。

支持差异化服务的航空信息网络切片策略

作者： 宋鑫康   赵尚弘   王翔   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空集群   资源聚类   网络功能虚拟化   网络切片   差异化服务  

描述： 针对航空集群各作战任务对网络性能需求的差异，研究了灵活耦合任务需求的航空信息网络切片问题。按照任务特性定义网络切片类型及性能特征，以任务资源需求为约束构建切片性能最优化整数规划模型，将网络切片构建问题分解为平台资源聚类和链路资源聚类2个步骤，提出了基于粒子群的平台资源聚类算法和基于感知节点的链路资源聚类算法。平台资源聚类阶段通过基于聚类因子排序的粒子群聚类算法进行迭代求解；链路资源聚类阶段，以各网络切片性能和链路负载率为优化目标，在平台资源聚类的基础上完成链路资源聚类。研究结果表明：所提算法构建的航空信息网络切片可满足不同任务对平台资源以及网络传输能力的需求，平台资源利用率和链路负载率显著改善。

基于集成学习的航空发动机排气温度预测

作者： 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习   航空发动机   排气温度   神经网络  

描述： 准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而，传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法，被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理，提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法，避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。

基于SDN/NFV的航空信息网络架构

作者： 宋鑫康   王翔   付皓通   赵尚弘   来源： 天地一体化信息网络 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空集群   网络服务   软件定义网络   网络功能虚拟化  

描述： 航空信息网络作为集群作战效能涌现的关键支撑,其设计架构将影响航空领域作战模式。基于航空集群未来作战需求,介绍传统航空信息网络存在的不足,分析SDN/NFV的技术特点,在此基础上将SDN/NFV技术与航空信息网络相结合,提出基于SDN/NFV的航空信息网络架构,并简要阐述其组成部分;总结基于SDN/NFV的航空信息网络架构的未来研究方向和挑战。对建立航空信息网络高效信息交互和资源的细粒度聚合能力进行探索,为未来航空信息网络的发展提供参考。

支持差异化服务的航空信息网络切片策略

作者： 宋鑫康   赵尚弘   王翔   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空集群   资源聚类   网络功能虚拟化   网络切片   差异化服务  

描述： 针对航空集群各作战任务对网络性能需求的差异，研究了灵活耦合任务需求的航空信息网络切片问题。按照任务特性定义网络切片类型及性能特征，以任务资源需求为约束构建切片性能最优化整数规划模型，将网络切片构建问题分解为平台资源聚类和链路资源聚类2个步骤，提出了基于粒子群的平台资源聚类算法和基于感知节点的链路资源聚类算法。平台资源聚类阶段通过基于聚类因子排序的粒子群聚类算法进行迭代求解；链路资源聚类阶段，以各网络切片性能和链路负载率为优化目标，在平台资源聚类的基础上完成链路资源聚类。研究结果表明：所提算法构建的航空信息网络切片可满足不同任务对平台资源以及网络传输能力的需求，平台资源利用率和链路负载率显著改善。

面向大规模航空集群组网的控制器部署方法

作者： 付皓通   王翔   赵尚弘   宋鑫康   薛凤凤   来源： 空军工程大学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： Pareto前沿   航空集群网络   软件定义网络   多目标优化   控制器部署  

描述： 软件定义网络（SDN）使得控制平面与数据平面解耦，可用来优化航空集群网络体系结构。针对航空集群网络大规模组网需求，设计了一种面向大规模航空集群网络的控制器部署优化算法，将多控制器部署转化为集群划分和子群部署两个阶段，首先基于负载均衡将集群划分为不同子群，然后以全网性能最优为目标于各子群内进行多目标寻优，获得Pareto前沿解。仿真实验评估了所提算法在负载均衡指数、全网平均传播时延、平均失连概率等方面的性能。实验结果表明：与现有算法相比，所提算法有效地提升了全网性能，同时具有较低的时间复杂度，适用于解决大规模动态场景下的航空集群网络控制器部署问题。