基于多层感知机的密封继电器PIND信号识别

设计了一套航天密封继电器信号识别方法，基于微粒碰撞噪声检测(PIND)法，通过对信号的时域及频域的特征分析选取了多个具有代表性的特征。运用了机器学习方法，采用多层感知机并对其进行超参数寻优，找到了最优的超参数组合。对信号进行处理分析来判断密封继电器内是否存在多余物。提高了分类的准确率，同时也提高了模型的整体性能。     

一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法

针对机载网络高度动态、高度不稳定造成流量监测设备难以在有限的监测周期内完成完整数据流负载特征的提取，限制了基于深度学习的流量分类方法的应用问题，提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法。通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流映射为灰度矢量集合，基于完整的数据流训练数据集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络（RE-LRCN）分类模型的训练，在线上分类阶段，通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征及数据流时序特征的提取，并进行数据流分类。通过在数据包缺失的流量测试数据集上的实验结果表明，所提方法可以有效抑制数据包缺失对分类准确性能的恶化。      

利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测

为了以低成本、高时空分辨率进行大雾天气监测，提出一种利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测方法。由于信道中不同浓度的大雾天气在信号中留有的特征不同，采集了4种不同浓度大雾下的无线电信号，建立无线电大雾天气监测数据集；通过在传统ResNet50网络中引入注意力机制并进行特征融合，得到改进后的A-ResNet50模型。利用A-ResNet50网络提取接收信号中留有的不同浓度大雾天气的特征，对四类不同浓度大雾天气进行分类识别，达到监测大雾天气的目的。所提方法在建立的数据集上进行了验证，相较于其他传统分类算法，本方法性能最优，最终识别准确率达到86.18 %，结果证明了该方法的可行性和有效性。     

融合深度特征的输电线路金具缺陷因果分类方法

针对输电线路金具缺陷样本不足和缺陷目标形态多样化，仅仅利用深度学习模型导致金具缺陷分类准确率较低的问题，提出了一种结合深度网络和逻辑回归模型的因果分类方法。首先，通过样本扩充方法获得数量丰富化和角度多样化的数据集；然后，基于微调后的VGG16模型提取深度特征并进行特征处理，以构建符合因果关系学习的输入特征集；最后，通过全局混杂平衡进行金具缺陷特征与标签之间的因果关系学习，构建符合金具特点的因果逻辑回归模型，完成金具缺陷分类。为了证明所提方法的有效性，利用无人机实际采集的4类金具缺陷图片分别进行了实验，所使用的训练样本和测试样本数量较原始数据集提升了5倍左右。实验结果表明:所提方法可以实现对输电线路金具缺陷的精准分类，其中，防震锤相交和变形分类准确率分别达到了0.929 9和0.911 8，屏蔽环锈蚀和均压环损坏分类准确率分别达到了0.956 7和0.966 9。      

特征点分段提取的时间序列模式匹配方法

常用的时间序列模式匹配方法难以平衡计算复杂度与匹配精度，针对该问题，提出了一种特征点分段提取的时间序列模式匹配方法。提取时间序列每个变量维度上的特征点，降低序列长度；将特征点序列转化为分位点矩阵，利用欧氏距离对分位点矩阵进行相似性度量；在几组时间序列数据集上对所提方法进行分类实验。结果表明：所提方法在降低计算复杂度的同时，获得了较高的匹配精度。     

基于多特征融合与RF的球磨机滚动轴承故障诊断

由于冶金工业工况复杂，很难从单一信号中获取高质量的故障特征，诊断效果不佳。针对直接使用电流和振动信号进行融合，不能体现2类信号在不同频段上的优势和彼此之间的互补信息，而影响诊断性能的问题，提出一种基于振动和电流信号的多特征互补融合故障诊断方法。将振动信号和电流信号的高频系数特征通过最大绝对值规则融合，形成体现高频段特征的互补特征；将振动信号和电流信号的低频系数特征通过稀疏表示（SR）融合，形成体现低频段特征的互补特征。通过定义由多特征组成的特征矩阵融合全频段特征，增强全局特征表征能力。采用递归特征消除法消除融合后的冗余特征，提高分类精度，结合随机森林（RF）对轴承故障状态进行分类。实验结果表明：所提方法相比基于振动信号和基于电流信号的诊断结果更加准确。     

基于变分自编码器的多维退化数据生成方法

数据驱动的剩余使用寿命（RUL）预测方法不依赖于复杂的物理模型，可以直接利用设备历史运行数据与当前监测数据对设备RUL进行预测，对制定合理的维修策略，降低设备的维护成本具有重要意义。但是数据驱动的RUL预测方法依赖于大量历史数据，在数据不足时，尤其是多维退化数据，模型难以取得良好的预测效果。针对这一问题，提出一种多维退化数据生成方法，所提方法构建了一种全局优化模型，以条件变分自编码器作为生成模型，提取多维退化数据特征并生成相似数据扩充RUL预测模型训练集，利用长短时记忆网络作为RUL预测模型，所提方法能够通过RUL预测模型更新生成模型的参数提高模型的效果，同时利用更新后的生成模型提高剩余寿命预测模型在退化数据不足情况下的效果。使用航空发动机退化数据进行了案例验证，通过对比未加入生成数据训练得到的RUL预测模型与加入生成数据训练得到的RUL预测模型的表现，验证了所提方法在解决RUL预测模型训练数据不足方面的优越性。     

基于面部视频分析的生命体征检测

在面部视频中提取生命体征相关的生理信号时易受环境光和受试者头部运动的影响，为了降低外界干扰并提高生命体征检测的准确度，提出了一种联合集合经验模态分解（EEMD）算法与信号质量检测的面部视频分析方法，用于精确检测人体的心率与呼吸频率等生命体征。通过公开数据集进行实验验证，实验结果表明，所提方法相较于目前已有的常用信号处理方法能够得到更精确的心率与呼吸频率的估计值，所得估计值与标准值的相关系数分别高于0.9和0.8。同时，所提方法将为实时活体人脸识别提供一种思路，也有助于丰富监控视频智能分析的应用研究。      

基于瞬时相关频域检测的复合调制引信定距方法

为了实现混沌调相与线性调频复合调制无线电引信对不同散射特性的地面目标的精确定距功能，提出一种基于瞬时相关频域检测的复合调制引信定距方法。在时域瞬时相关处理之前，对本地预设混沌码与目标回波信号以码元宽度为采样周期进行同步采样；为减小目标回波幅值对定距方法的影响，以二维快速傅里叶变换（2D-FFT）提取目标的距离、速度信息，以相关窗位置、谐波包络主瓣位置、稳定的多普勒频率3个特征量作为定距依据，从频域角度进行精确定距。仿真结果表明:所提方法的判定结果只与目标信号信噪比有关，而与信号幅值具体大小无关；所提方法可在-28 dB的极低信噪比条件下实现复合调制引信对不同散射特性地面目标的精确定距功能。      

一种面向空间飞行器视觉导航的椭圆检测算法

基于椭圆特征的空间飞行器视觉导航技术是一种新颖的高精度空间探测自主导航方法,如何对空间目标的环形边缘进行精准提取和高效拟合是实现空间飞行器视觉导航的必要条件。针对该问题,提出一种面向空间飞行器视觉导航的椭圆检测算法。利用多项式逼近导航图像连续边缘段的方式提取椭圆弧段;通过基于极大似然假设检验理论构建的模型选择判据,对来自同一个椭圆的椭圆弧段进行准确合并;对合并后的椭圆弧段进行拟合,得到空间飞行器视觉导航的椭圆检测结果。大量的仿真实验表明：与传统的椭圆检测算法相比,所提算法具有较高的精度和更高的鲁棒性,可以广泛应用于空间飞行器视觉导航图像椭圆检测,为空间飞行器视觉导航算法提供精准的二次曲线输入。     

面向气热耦合的涡轮叶片计算域模型建模方法

针对冷却结构复杂的涡轮叶片在气热耦合数值模拟中计算域模型建模效率低、模型质量不稳定以及对数值模拟适应性差等问题,分析面向制造的涡轮叶片模型及建模方法,结合气热耦合数值模拟对涡轮叶片数值模拟的实际需求,提出一种面向气热耦合的涡轮叶片计算域建模方法。通过外型冷却特征自动定位生成算法,创建涡轮叶片冷气域部分;通过自适应管道求交算法、边界自动匹配算法,创建能够适应不同叶型的涡轮叶片燃气域部分;此外,在创建流体域的过程中提取气热耦合数值模拟所需的关键几何特征及非几何信息,并与冷气域、燃气域、叶片实体集成,完成气热耦合计算域模型的生成。基于以上研究开发涡轮叶片气热耦合计算域模型快速建模系统,验证所提方法的有效性。      

基于IFA-HFS的雷达波形域LPI性能评估方法

针对雷达波形域低截获（LPI）性能评估的问题，提出一种应用改进萤火虫算法（IFA）求解指标权重的犹豫模糊集（HFS）评估方法。首先，介绍基于逼近理想解排序（TOPSIS）的犹豫模糊集理论，并从属性和方案2个角度构建指标权重的优化模型；其次，通过引入混沌理论，解决了萤火虫算法容易陷入局部最优的问题，给出用IFA求解指标权重的流程；再次，从雷达发射方角度，提取脉内、脉间5个波形域LPI性能评估指标；最后，得到利用IFA求解指标权重的犹豫模糊集评估方法。选取4种不同类型的雷达进行仿真对比，获得波形域LPI性能排序，验证了方法的快速性和有效性。      

飞行器栖落机动的轨迹跟踪控制及吸引域优化计算

针对固定翼飞行器栖落机动的纵向运动,研究了栖落机动轨迹跟踪控制设计与吸引域优化计算方法。首先,根据栖落动力学模型和栖落过程中各个状态量的约束,用广义伪谱法生成标称轨迹,以此为基础设计了分段线性轨迹跟踪控制律。然后,在平方和（SOS）算法的基础上计算出栖落轨迹的吸引域,以保证吸引域内的飞行器能最终栖落在目标区域。最后,进一步改进吸引域的迭代优化计算方法以扩大吸引域范围。仿真结果验证了栖落机动轨迹跟踪控制律的有效性,并表明运用所设计的吸引域优化计算方法可以获得更大的吸引域。      

基于CFD/CSD松耦合的直升机配平分析方法

针对直升机配平问题，基于CFD/CSD松耦合策略建立了计入旋翼气弹效应的配平分析方法。旋翼桨叶CSD求解器与旋翼CFD求解器以桨叶弹性轴和变距轴线为媒介，通过线性插值方法交换气动载荷和响应数据。CFD模块和CSD模块在时域内推进，旋翼每旋转一圈交互一次数据，以CFD模块计算的气动力来修正配平计算中气弹分析的气动力输入，直到配平量和CFD气动力在迭代过程中不再变化，即得到耦合配平解。以SA349/2“小羚羊”直升机小速度前飞状态为算例，计算表明所提方法收敛迅速、稳定性良好，计算结果与飞行实测值的对比分析验证了方法的有效性，对桨叶气动力曲线及桨涡干扰等现象具有很好的捕捉能力。      

基于SIMP法的周期性传热材料拓扑优化

为了实现基于宏观热传导条件的周期性材料微结构设计,建立了基于固体各向同性材料惩罚法的周期性结构拓扑优化模型.模型以体积比为约束,散热弱度最小为优化目标.为了满足周期性约束,将设计域划分为若干相同子区域,并重新分配散热弱度.基于偏微分方程的图像处理方式可以有效地消除棋盘格和网格依赖性现象.讨论并分析了不同子区域个数及不同载荷工况对拓扑优化构型的影响.数值实验结果表明:周期性结构的建模方式可以实现基于宏观稳态热传导条件的周期性材料微结构设计.子区域个数不同时,优化得到不同的微结构构型,这反映了尺寸效应对材料设计的影响.当子区域个数不断增加时,优化结果逐渐趋向收敛于均匀化方法对应的极限值.      

基于混合稀疏表示的二维压缩感知SAR成像

压缩感知(CS)理论在合成孔径雷达(SAR)成像中应用广泛。针对包含城市、河流等区域的非稀疏场景压缩感知SAR成像, 提出基于近似观测模型的混合稀疏表示(MSR)压缩感知SAR成像方法。该方法将复杂的SAR图像分解成点、线、面, 并将线、面分别通过离散余弦变换和曲波变换转换到稀疏域, 使压缩感知的稀疏性条件得以满足, 通过求解基于近似观测模型的二维压缩感知优化问题重建非稀疏场景的SAR图像。所提方法能够实现降采样率条件下对包含城市、河流等非稀疏场景区域的成像, 仿真场景和实测场景成像结果表明了所提方法的有效性。      

空间可展开结构区间模型修正方法

传统的模型修正未考虑工程中存在的几何尺寸、材料参数、间隙等不确定性,修正后有限元模型预测精度较低。为提高有限元模型的预测精度,准确预测结构的静动力学特性,对考虑参数不确定性的模型修正进行了研究,提出了一种基于Kriging模型和泛灰数的区间模型修正方法。首先,通过灵敏度分析确定待修正参数,并以修正参数为变量,构造基于Kriging模型的区间响应目标函数;其次,引入泛灰数将区间优化问题转换为区间上限和区间直径两个全局优化问题;然后,利用Kriging模型结合遗传算法给出修正后的参数区间形式;最后,通过该方法对含铰链间隙的某空间可展开结构进行了模型修正。结果表明,修正后参数区间与真实区间重合度较高,修正后结构响应预测区间与实际区间吻合,验证了方法的有效性,为大型空间可展开结构的模型修正提供了一个有效可行的途径。     

基于人工势场的星群松散编队控制

利用低成本的微纳卫星组成星群协同执行空间任务,近年来引起了航天界的广泛关注.针对星群松散编队控制任务,将人工势场法和基于相对运动动力学方程的速度反馈控制相结合,在各颗卫星和目标之间构造吸引势场,在各颗卫星之间建立基于位置信息的避碰势场,在空间障碍物附近建立避障势场,同时引入速度反馈控制律,综合实现星群松散编队控制,并通过仿真算例验证了控制方法的有效性.     

产品质量BOM演化过程

产品实现就是产品质量生成过程,以BOM(Bill Of Material) 为中心组织产品质量数据已成为产品过程质量管理的关键技术.通过分析产品质量形成及其过程质量管理的特点明确了产品质量保证过程模型,并从质量管理的角度提出了质量BOM的概念,定义了面向对象方法的质量BOM数据结构定义模型,结合关键质量特性链和产品过程实现链提出了质量BOM双演化过程模型,分析了质量BOM的3个组成部分:质量BOM数据项、数据项结构和质量特征演化方法和过程,最后基于质量BOM演化过程模型提出了单一数据源的产品过程质量数据组织集成模型.