基于阈值的直升机飞行状态划分

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针对某型号直升机的37种飞行状态进行划分.首先,对直升机自转、单发飞行进行划分.其次,对其余采样点进行初步状态划分,得到参数极值序列.对参数极值序列进行差分处理,以差分值10为限定条件,小于10的对应参数原始数据段被划分为非转弯、平飞与稳速状态;大于10的则划分为转弯、非稳速与非平飞状态.在划分的非稳速与非平飞状态中,以各状态对应参数差分处理后的差分值大小O为限定条件,大于0将数据段划分为上升、增速,小于0的对应划分为下降、减速.最后,根据高度阈值分为近地面与非近地面,在直升机初步状态划分的基础上,结合参数阈值对直升机其余35个飞行状态进行具体划分.对划分结果进行准确率分析,结果表明,此方法具有通用性,可对飞行复杂程度不同的直升机进行快速划分,且具有很高的准确性.
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警觉度反映了大脑的警惕状态.在航空航天、车辆驾驶、医疗军事等领域检测操作员的警觉度对减少事故概率具有重要意义.综述了近10年在基于生理信号的警觉度检测领域的研究进展,将其分为基于脑电、心电、脑血红蛋白浓度、其他生理信号和多生理信号五类,分析了各类方法的现状和发展趋势,发现目前使用的生理信号中,脑电最为常用,心电、眼电、脑血红蛋白浓度次之.且绝大多数研究仅对清醒和困倦这两种警觉水平进行判断,分类数较低.目前研究一方面趋向于通过寻找新的敏感特征、改进检测算法、结合其他生理信号等来提高准确率;另一方面趋向于开发
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