基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值，存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave，CW）测试，对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析，提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法，对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则，在实际场景下具有良好的预测准确度。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

Application of a PCA-DBN-based surrogate model to robust aerodynamic design optimization

An efficient method employing a Principal Component Analysis (PCA)-Deep Belief Network (DBN)-based surrogate model is developed for robust aerodynamic design optimization in this study. In order to reduce the number of design variables for aerodynamic optimizations, the PCA technique is implemented to the geometric parameters obtained by parameterization method. For the purpose of predicting aerodynamic parameters, the DBN model is established with the reduced design variables as input and the aerodynamic parameters as output, and it is trained using the k-step contrastive divergence algorithm. The established PCA-DBN-based surrogate model is validated through predicting lift-to-drag ratios of a set of airfoils, and the results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model is reliable and obtains more accurate predictions than three other surrogate models. Then the efficient optimization method is established by embedding the PCA-DBN-based surrogate model into an improved Particle Swarm Optimization (PSO) framework, and applied to the robust aerodynamic design optimizations of Natural Laminar Flow (NLF) airfoil and transonic wing. The optimization results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model works very well as a prediction model in the robust optimization processes of both NLF airfoil and transonic wing. By employing the PCA-DBN-based surrogate model, the developed efficient method improves the optimization efficiency obviously.     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。     

神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

Neural network-based fault diagnosis for spacecraft with single-gimbal control moment gyros

This paper proposes a neural network-based fault diagnosis scheme to address the problem of fault isolation and estimation for the Single-Gimbal Control Moment Gyroscopes(SGCMGs) of spacecraft in a periodic orbit. To this end, a disturbance observer based on neural network is developed for active anti-disturbance, so as to improve the accuracy of fault diagnosis.The periodic disturbance on orbit can be decoupled with fault by resorting to the fitting and memory ability of neural network. Subsequ...     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.