奇异谱分析在故障时间序列分析中的应用

由于日益增长的飞行安全和飞机维护质量需求,飞机使用可靠性已经成为一个重要的研究领域。从某航空公司波音737飞机使用过程中现场所记录的18年的故障数据出发,应用奇异谱分析（SSA）方法,对故障时间序列进行了建模和预测,进一步以预测结果的均方根误差（RMSE）最小为优化目标对SSA模型参数进行了优选。在此基础上,提出了一种更为广泛的模型组合方法和实现算法,这种方法采用不同的时间序列模型来构造SSA分解出的趋势、周期和残差等成分。通过与三次指数平滑（Holt-Winters）、自回归移动平均（ARIMA）2种时间序列模型的实验结果对比,SSA及其参数优选和模型组合方法在故障时间序列分析中具有更好的拟合和预测精度。      

基于改进共生生物搜索算法的空战机动决策

针对现代空战机动决策问题,提出了一种基于改进共生生物搜索（SOS）算法的空战机动决策方法。首先,分析了传统基本机动动作库存在的不足,对其进行了改进和扩充,设计了11种常用的基本机动动作;然后,综合考虑角度、距离、速度、高度和战机性能优势,构造了战机机动决策优势函数;最后,针对传统共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及局部最优上存在的缺陷,将轮盘赌选择方法、动态变异率和梯度思想引入到传统算法当中,对算法有效性和算法性能进行了仿真分析。仿真结果表明,改进的共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及跳出局部最优上更具优势,能够满足空战机动决策需求。      

基于扩充Modelica的复杂系统多层次并行仿真

为提高复杂系统多学科建模仿真效率,弥补现有多领域统一建模仿真语言(Modelica)不支持并行的缺陷,提出了一个面向复杂系统建模仿真的多层次并行仿真框架,从仿真任务级、实体级和模型级3个应用层次上充分发掘仿真系统的并行性.将MPI(Message Passing Interface)/OpenMP中的并行元素加入Modelica语言,并通过所提出的代码映射机制将Modelica文本转换为支持并行编程的高级代码(C++),再利用一定的任务分配机制将高级代码在多层次并行平台(多核集群)上高效执行.针对某典型军事复杂系统优化迭代过程进行仿真实验,结果表明上述多层次并行仿真方法能大幅提高仿真效率.     

全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用

针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟窝的多样性并提高算法的开发能力。另外,采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外来鸟蛋被发现概率这2个重要参数进行自适应调整,以提高算法的全局收敛性能和求解精度。通过2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试该算法的性能,并将其应用于某飞机舱门锁定机构可靠性分析中。实验结果表明,与粒子群算法、标准布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法相比,所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中,能够有效地提高解的精度并增加收敛速度,寻优效果更优。      

改进粒子群优化的卫星导航选星算法

为提高选星算法的性能，提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化（PSO）选星算法。该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性，克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。将每种卫星组合看作空间中的一个粒子，选取几何精度因子（GDOP）作为适应度函数。利用所提算法更新粒子自身位置，优化卫星组合与几何精度因子。利用实际数据对所提算法进行验证和对比，结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时，选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法。      

导航卫星测距码的优选方法

传统的选择民用测距码可选择组合码的范围较小,难于获得足够多的卫星地址码数和良好互相关性能。文中提出的n级线性移位寄存器的m序列及其优选对的全域搜索算法和导航卫星测距码的生成方案,能够获得所有可能的码序列组合,优选的Gold码族能够产生足够数量的、具有良好互相关性能的测距码序列。通过对比分析优选测距码与GPS C/A码的可分配码数量、自相关及互相关函数特性,初步说明优选测距码的优越性及其优选算法的可行性。     

敏捷制造数据源及其实现技术

为满足产品全生命周期管理对制造数据敏捷性的需求,提出一种敏捷制造数据源的数据管理方法.分析了敏捷制造数据的应用需求,将敏捷数据源定义为一种面向产品生命周期不断变化应用需求的数据定义和管理架构,该架构包括核心对象与本体层、元数据元模型层、服务组件层以及实施层等4个层次,对该架构的特点进行了分析.提出了实现敏捷制造数据源的3个实现技术,分别是抽象元建模技术、基于规则的数据视图快速生成技术以及基于服务技术的组件重用与快速重构技术.所提出的敏捷制造数据源为支持产品生命周期内制造数据的敏捷管理、应用以及提升应用信息系统敏捷性提供了新的途径.     

MIMU/GPS嵌入式组合导航中GPS信号非相干搜索算法分析

对于GPS信号的搜索捕获采用长积分时间相干搜索算法,会导致频率的搜索范围增加,而采用非相干积分搜索算法将增加平方损失．针对非相干搜索算法中由于多普勒频移估计偏差和码移估计偏差的影响而导致的平方损失,提出了基于微惯性测量单元MIMU／GPS嵌入式组合导航辅助的时域非相干搜索算法来提高对卫星信号的捕获能力,并对其捕获性进行仿真分析研究．结果表明,采用MIMU辅助的时域非相干搜索算法可以提高对GPS信号的捕获能力．     

用于飞行器视觉导航的地平线检测算法

结合航拍视频序列的特点与视觉导航系统的需求,提出了一种基于图像区域相似性和禁忌搜索算法的地平线拟合视觉导航算法.从航拍视频序列中提取单帧图像,并做下采样去噪等相应预处理;初始化禁忌搜索算法的初始解等参数,结合适配值函数,拟合图像中的地平线;用禁忌搜索算法的特赦准则和收敛准则评判拟合的准确性,直到适配值函数值满足收敛准则为止,得出最优解;分解出飞行器的横滚角和俯仰角,并由横滚角和俯仰角的大小决定下次参数校正的间隔,输出结果给控制系统.实验结果表明,与传统视觉导航方法和基于Hough变换的方法相比,此算法具有无参考、实时性好和抗噪性强等特点.     

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

基于量子万有引力搜索的SVM自驾故障诊断

针对自动驾驶仪在实际测试过程中故障样本较少的情况,提出一种基于量子万有引力搜索算法(QGSA)的支持向量机(SVM)故障诊断模型。SVM能较好地解决小样本、非线性问题,适用于自动驾驶仪的故障诊断。为进一步提高万有引力搜索算法(GSA)对参数寻优的收敛速度和收敛精度,将基于GSA的QGSA应用于SVM的参数寻优中,以解决SVM由于参数选取不当导致过学习或欠学习的问题,从而获得最优的分类模型。通过模拟实验分析,当训练样本数量为50时,基于QGSA的SVM故障诊断模型分类准确率便能达到96.530 6%,而基于遗传算法(GA)的SVM故障诊断模型分类准确率为92.040 8%,基于GSA的SVM故障诊断模型分类准确率为91.632 7%。仿真实验结果表明,基于QGSA的SVM故障诊断模型具有更好的故障诊断能力。      

自适应变异麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。先通过猫映射混沌序列初始化种群，增强初始种群的随机性、遍历性，提高算法的全局搜索能力；再引入柯西变异和Tent混沌扰动，拓展局部搜索能力，使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索；最后，提出探索者-跟随者数量自适应调整策略，利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力，提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证，实验结果表明：所提算法与其他算法相比，寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。     

混沌麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。      

Wikipedia中的语义析取

维基百科(Wikipedia)现有搜索模块采用关键词匹配方式导致搜索效率相对低下.为了提高Wikipedia中的知识获取效率,提出基于链接分析的词间距算法(TDL,Term Distance based on Linkage).利用可扩展的计算模型,通过内部链接结构分析发现词簇,并且引入排序和推荐机制.基于Wikipedia 2009年5月快照数据的实验表明,TDL有效增强了Wikipedia知识检索的准确性,经由用户评判检验证实TDL算法能有效提高用户意图识别度达7%.     

The GFZ real-time GNSS precise positioning service system and its adaption for COMPASS

Motivated by the IGS real-time Pilot Project, GFZ has been developing its own real-time precise positioning service for various applications. An operational system at GFZ is now broadcasting real-time orbits, clocks, global ionospheric model, uncalibrated phase delays and regional atmospheric corrections for standard PPP, PPP with ambiguity fixing, single-frequency PPP and regional augmented PPP. To avoid developing various algorithms for different applications, we proposed a uniform algorithm and implemented it into our real-time software. In the new processing scheme, we employed un-differenced raw observations with atmospheric delays as parameters, which are properly constrained by real-time derived global ionospheric model or regional atmospheric corrections and by the empirical characteristics of the atmospheric delay variation in time and space. The positioning performance in terms of convergence time and ambiguity fixing depends mainly on the quality of the received atmospheric information and the spatial and temporal constraints. The un-differenced raw observation model can not only integrate PPP and NRTK into a seamless positioning service, but also syncretize these two techniques into a unique model and algorithm. Furthermore, it is suitable for both dual-frequency and sing-frequency receivers. Based on the real-time data streams from IGS, EUREF and SAPOS reference networks, we can provide services of global precise point positioning (PPP) with 5–10 cm accuracy, PPP with ambiguity-fixing of 2–5 cm accuracy, PPP using single-frequency receiver with accuracy of better than 50 cm and PPP with regional augmentation for instantaneous ambiguity resolution of 1–3 cm accuracy. We adapted the system for current COMPASS to provide PPP service. COMPASS observations from a regional network of nine stations are used for precise orbit determination and clock estimation in simulated real-time mode, the orbit and clock products are applied for real-time precise point positioning. The simulated real-time PPP service confirms that real-time positioning services of accuracy at dm-level and even cm-level is achievable with COMPASS only.     

双小行星系统引力场建模方法研究

针对弱引力双小行星系统的引力场建模问题,本文采用复杂度和精度依次递增的球体–球体模型、椭球体–球体模型和改进的限制性椭球体–椭球体模型来进行引力场建模,并分别采用椭圆积分以及无积分环节、计算效率高的二阶二次球谐函数来表征引力势,从而比较精确地刻画双小行星系统和探测器构成的限制性全三体问题的动力学模型;针对双小行星系统1999KW4,对其不同的引力场模型进行了仿真研究,分别给出了不同模型下的等效势能函数曲面及零速度曲线,比较了不同模型下的平动点位置坐标偏差。结果表明,二阶二次球谐函数计算引力势的椭球体-椭球体模型计算精度高,复杂程度低,计算量更少,计算速度更快,能够较精确的对双小行星系统进行引力场建模。     

低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法

确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波（CKF）算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。      

基于新息正交的工业CT图像自适应缺陷识别

针对X射线投影图像的特点,研究基于Kalman滤波算法新息正交原理的缺陷识别问题.建立了投影图像的二维状态空间模型,定义了确定图像区域大小与灰度的动态评价函数和相应的阈值.在分析Kalman滤波算法新息正交性的基础上,得到了一种新的缺陷判别方法,提出了图像数据自适应补偿算法,提高了图像的识别效率和精度,并通过实验验证了方法的有效性.     

组合Web服务建模工具的设计与实现

通过分析IBM提出的Web服务流程描述语言(WSFL),设计并实现了一个基于WSFL的组合Web服务建模工具(CWSMT).该工具还可与Web服务运行环境相结合,将图形化的建模结果转换为可部署、可运行的组合Web服务,实现组合Web服务的建模、部署与运行监控过程的一体化.