飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。     

基于卷积双向长短期记忆网络的轴承故障尺寸估计

基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。     

无人机地面控制站系统的应用研究

研究了一套功能完善的无人机地面控制站系统,由地面飞控站和地面导航站两部分组成。地面飞控站通过无线电链路直接与无人机自动驾驶仪进行通信;地面导航站是地面控制站的一个航迹系统,运用以太网实现它与地面飞控站之间的通信。     

基于螺旋旋转屏及DMD的体扫描显示系统

基于螺旋旋转屏和数字微镜元件(Digital micro-mirror device,DMD)技术,对原体扫描显示系统原型进行了改进.采用螺旋旋转屏构建体扫描显示系统的成像空间,可改善平面旋转屏体扫描系统中存在的成像空间较小、体素数量较少和体素重叠死区严重等缺陷.利用DMD空间光调制技术,在体素激活子系统中提高了三维数据传输的带宽,达到同时激活多个体素的目的.研制了基于螺旋旋转屏和DMD的体扫描显示系统原型.实验结果表明,所设计的系统原型与前期平面旋转屏系统相比,在成像空间、视觉死区、切片上的体素数量及体素激活能力等方面都有所改善.