基于信息融合的舱音信号分析与安全诊断
本文关键词:基于信息融合的舱音信号分析与安全诊断
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【摘要】:由飞行数据记录器(FDR)和舱音记录器(CVR)组成的飞机黑匣子(ABBOX),在航空事故的调查中起着无可代替的作用。当中,为了查明飞行事故过程和调查事故原因,记录在CVR中的声音信号是不同于飞行参数信息的重要调查的证据源,它提供了直观上的有声证据。其主要由机组人员的交流声音、代表不同物理意义的许多背景声音组成还有各种噪声信号构成,传统的分析方法很难对这一复杂的声音混合体进行特征分析。本文以飞机典型舱音背景声为对象,在国家自然科学基金项目《基于舱音特征融合的飞机安全预测诊断研究》(61071203)资助下,首先介绍了飞机舱音相关的基本知识,然后从信息融合的角度等方面开展了一系列研究,具体如下:(1)系统地介绍了舱音记录系统,舱音信号的分类、特点及其复杂性和舱音辨听的基础上,对舱音在时域和频域等方面进行处理分析,得到舱音信号的时频域特征和其他一些能够代表舱音信号的典型特征,如谱线根数、频率范围等;(2)根据基础研究,结合舱音特点,在前人的基础上,基于MATLAB设计了典型舱音分析系统,使得舱音分析变得快速便捷;(3)现场测录舱音样本,从不同舱音样本中选择11种典型样本进行研究分析,分别从信息融合的产生式规则、卡尔曼滤波和D-S证据理论等方法上对舱音进行分析、辨识,丰富了舱音辨别和诊断的途径;(4)最后对基于多属性融合和基于D-S证据理论方法融合的结果进行了比较,检验了其中一种方法的优越性。基于信息融合的舱音辨识诊断研究对调查飞行事故原因、提高飞行安全具有一定的指导意义。
【学位授予单位】:上海应用技术学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V267;TP202
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,本文编号:1202070
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