非向量测试技术在航空电子产品测试中的应用

鉴于航空电子产品具有小批量、多品种的特点,飞针式ICT测试是其最合适的在线测试方案。针对飞针式ICT测试过程中多种测试模式重复测试且测试时间长的问题,提出一种新的基于非向量测试技术的测试解决方案,试验结果表明,新方法在不降低测试覆盖率的同时能缩短40%以上的测试时间,极大地提高了飞针测试的速度,缩短了测试周期,保障了航空电子产品的及时交付。     

一种补偿t-OPT噪声的冗余捷联惯组故障检测方法

为提高基于等价空间原理的故障检测方法在冗余捷联惯组故障检测中的适用性和鲁棒性，提出了一种补偿噪声的t检验最优奇偶向量法(t-OPT)。该方法在最优奇偶向量法(OPT)的基础上引入t检验构造了新的故障检测函数，使用卡尔曼滤波算法补偿了t-OPT方法中故障检测函数的随机噪声，使检测方法在奇偶残差统计特性未知、存在噪声干扰和故障幅值较小的情况下，仍可以实现对故障器件的准确定位。仿真结果表明：该方法可以检测到冗余捷联惯组中低故障幅值的常值漂移，有效降低了常值漂移故障检测的虚警率以及线性漂移故障的检测时延。     

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

“珠海一号”高光谱数据城市不透水面提取研究

不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标，研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域，选取支持向量机和随机森林机器学习算法，结合光谱特征，实现城市不透水面信息提取。结果表明：使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强，且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取，总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78；基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取，可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。     

基于SVMα逆系统方法的非线性预测控制

针对一类未知非线性大时延系统,利用SVM特有的表达任意非线性映射能力,辨识得到非线性系统的α阶逆模型,然后将其串在原系统前组成SVMα阶伪线性复合系统.以此复合系统为被控对象,用预测控制方法实现对其有效控制.该方法不仅将非线性系统简化成伪线性系统,而且具有良好的控制效果,控制器设计简单.