基于EM‑EKF的深空光学自主导航系统光轴偏差补偿算法

在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。     

基于幅频响应特性的半球谐振子频率裂解与固有刚度轴方位角测定方法

半球谐振子频率裂解与固有刚度轴方位角是影响陀螺性能指标的核心因素。提出了一种基于幅频响应特性的半球谐振子频率裂解与固有刚度轴方位角测定方法，采用压电激振台扫频激振，多普勒激光测振仪检测谐振子的幅频响应特性，通过幅频响应特性曲线分析实现频率裂解与固有刚度轴方位角的测定。对该方法进行了理论分析，搭建了实验装置，并对半球谐振子进行了测试，结果表明：该方法频率裂解测量精度优于0.01Hz，固有频率主轴方位角确定精度优于±1.17°，具有良好的可行性，在半球谐振陀螺研制方面具有良好的参考意义。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.     

Experimental study on plasma jet deflection and energy extraction with MHD control

This paper presents an integrated research scheme for vector deflection and energy extraction in a gas plasma jet under Magneto-Hydrodynamic (MHD) control. A MHD-controlled thrust-vector test rig was used to conduct the experimental research. A gas plasma was obtained by injecting ionization seeds of Cs₂CO₃ into the combustion chamber via artificially forced ionization. The effects of the gas temperature and ionization seed mass fraction on the plasma jet deflection and energy extraction were experimentally verified under an applied magnetic field. The experimental results were analyzed theoretically. The results showed that the deflection amplitude of the gas plasma jet and the extracted voltage signal intensity increased with increasing gas temperature and the ionization seed mass fraction. The extracted dynamic voltage signals proved that the ionization seeds of Cs₂CO₃ induced gas ionization at 1173 K. The experiment verified that it is feasible to simultaneously achieve jet deflection and extract energy under the action of an external magnetic field.     

基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法

为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿，提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界，利用上一时刻相对位姿信息，将对接环离散几何模型投影到像平面，并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差，进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性，因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验，分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比，结果表明，所提出的算法具有较高的精度和速度。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小，并且容易受到干扰，如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配，将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法，在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板，在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本，并根据风险预测自适应地确定分类阈值，然后进行特征匹配与虹膜分类，从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

嫦娥四号动力下降段图像可视化传输方案

针对嫦娥四号降落相机在动力下降段的图像可视化传输需求和深空通信下行数传信道带宽受限的矛盾，文章提出了一种动力下降段速率自适应的可视化图像传输方案，对如何保证降落相机图像下传的实时性、完整性、速率自适应性等关键问题进行了讨论，并对方案中涉及的抽帧回放算法、帧格式识别方法、合路调度算法等关键技术进行了详细说明。同时，文中给出了该方案在嫦娥四号在轨的验证情况，结果表明，在数传通信速率受限的情况下该方案实现了降落相机图像的存储管理和可视化下传，具有实时性高、速率自适应、图像下传完整等特点，可以为其他航天器数据管理系统设计提供参考。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差，双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案，并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术，其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后，当姿态误差角较大时，后续的精对准误差模型呈非线性特性，故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中，量测噪声的统计特性易发生变化，将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合，在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计，从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后，通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。     

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。