空中交通管制员疲劳检测与管理综述

我国民航事业的发展需要依靠大型运输客机的自主研发和高效的空中交通管理体系两大软硬实力的支撑。空中交通管制员作为空中交通管理的核心要素,其疲劳状态的检测与管理对于航空安全具有重要作用。本文首先从传统主观量表评定和客观评定方法两个方面详细阐述了国内外疲劳检测的研究成果,分析其优缺点;然后介绍了基于语音分析的管制员疲劳特征提取与检测算法,并且着重介绍了基于深度学习模型的语音疲劳状态识别算法;最后阐述了管制员疲劳检测成果对管制运行安全和效率提升的应用前景。研究成果可为从事管制员疲劳检测与管理的研究人员提供参考和借鉴。     

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

基于随机森林的月球表面软着陆实时最优控制

针对传统月球表面软着陆在处理入轨偏差或降落过程轨迹偏离实时性差,文章提出一种通过监督学习离线训练随机森林结构,使得着陆器在降落过程中根据其状态,通过训练的随机森林结构在线计算其控制量,从而达到实时控制的目的。文章还提出一种基于随机森林的模型对月球着陆过程轨迹重规划技术,通过动力学建模将月球着陆过程分成制动段、接近段和着陆段共3个阶段,利用离线训练好的模型根据航天器状态在线计算其控制量,并通过三段下降过程逐渐降低航天器位置速度误差。仿真结果表明,针对入轨偏离500m的情况,通过第一阶段将位置误差缩短至50m,保证了航天器状态位于第二阶段训练集内,经过接近段后再将位置误差缩小至10m范围内,速度误差降至0.01m/s量级,满足着陆误差要求,且控制量计算时间短,达到了轨迹实时重规划的目的。     

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。      

一种基于深度学习的交互式电话号码识别方法

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景。      

基于半监督集成学习的多核设计空间探索

随着处理器的系统结构日趋复杂,设计空间呈指数式增长,并且软件模拟技术极为费时,成为处理器设计的重要挑战。提出了一种结合集成学习和半监督学习技术的高效设计空间探索方法。具体而言,该方法包括2个阶段:使用均匀随机采样方法从处理器设计空间中选择一小组具有代表性的设计点,通过模拟获得性能响应,从而组成训练数据集;提出基于半监督学习的AdaBoost（SSLBoost）模型预测未模拟的样本配置的响应,从而搜索最优的处理器设计配置。实验结果表明,与现有的基于人工神经网络和支持向量机（SVM）的有监督预测模型相比,SSLBoost模型能够使用更少的模拟样本构建出不差于现有方法性能的预测模型;而当模拟样本数量相同时,SSLBoost模型的预测精度更高。      

一种超参数自适应航天器交会变轨策略优化方法

利用强化学习技术,本文提出了一种超参数自适应的燃料最优地球同步轨道（GEO）航天器交会变轨策略优化方法。首先,建立了GEO航天器交会Lambert变轨模型。以变轨时刻为决策变量、燃料消耗为适应度函数,使用改进式综合学习粒子群算法（ICLPSO）作为变轨策略优化的基础方法。其次,考虑到求解的最优性和快速性,重新设计了以粒子群算法（PSO）优化结果为参考基线的奖励函数。使用一族典型GEO航天器交会工况训练深度确定性策略梯度神经网络（DDPG）。将DDPG与ICLPSO组合为强化学习粒子群算法（RLPSO）,从而实现算法超参数根据实时迭代收敛情况的自适应动态调整。最后,仿真结果表明与PSO、综合学习粒子群算法（CLPSO）相比,RLPSO在较少迭代后即可给出适应度较高的规划结果,减轻了迭代过程中的计算资源消耗。     

结合空间注意力机制的实时鲁棒视觉跟踪

为提高全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪器在复杂场景下的跟踪能力,缓解跟踪器在跟踪过程中出现的目标漂移问题,提出一种结合空间注意力机制的实时目标跟踪算法。在SiamFC框架基础上,将改进的视觉几何组(VGG)网络作为主干网络,增强跟踪器对于目标深度特征的建模能力。对自注意力机制进行优化,提出一种即插即用的轻量级单卷积注意力模块(SCAM),将空间注意力分解为2个并行的一维特征编码过程,减少空间注意力的计算复杂度。保留跟踪过程中的初始目标模板作为第1模板,通过分析连通域在跟踪结果响应图的变化动态选择第2模板,融合2个模板后对目标进行定位。实验结果表明：在OTB100、LaSOT和UAV123数据集上,所提算法相比于SiamFC跟踪成功率分别提高了0.082、0.045和0.045,跟踪精度分别提高了0.118、0.051和0.062;在VOT2018数据集上,所提算法相比于SiamFC在跟踪准确率、鲁棒性和期望平均重叠率上分别提高了0.029、0.276和0.134;跟踪速度达到了70帧/s,能够满足实时跟踪的需求。     

基于深度学习的单排孔气膜冷却性能预测

气膜冷却是增强涡轮叶片的高温耐受力,间接提高涡轮进口温度的有效手段之一。目前气膜冷却孔布局的主流设计方法是先通过计算流体力学（CFD）筛选和优化初始方案,再进行模型实验。这种方法设计周期长,时间成本高。传统上用于快速评估冷却效率的经验公式法存在函数形式复杂,拟合精度有限,参数适用范围较窄等问题。因此基于深度学习原理,设计了一种基于多层感知器模型（MLP）的深度神经网络,建立了绝热气膜冷却效率的预测模型。使用CFD数据训练网络,结果表明：深度学习模型在训练集和验证集上具有大于0.95的拟合度,在测试集上具有大于0.99的拟合度,可以较好地识别数据集中的抽象特征,具有较高的精度和较好的泛化能力。此外,在满足精度要求的前提下,一个完成训练的深度学习模型能够有效减少预测耗时,提高预测效率,在快速评估冷却布局性能方面具有较好的应用前景。