基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

神经网络在直升机概念设计中的应用

运用人工神经网络算法得到了单旋翼布局直升机的总体参数和部件重量估算方法,为直升机方案论证初期提供了一个快速有效的决策手段.对神经网络应用了多种训练算法,并与传统回归公式进行比较,可以发现采用BR训练算法的神经网络具有比传统回归方法更好的非线性表达能力,同时又表现出比LM,SCG等常规训练算法更好的范化能力,对训练样本和检验样本都有较高的估算精度,适用于型号设计初期的参数估算.     

元强化学习综述

元强化学习是指自动从一组相关任务中学习强化学习所需归纳偏置的相关理论和方法,对于提高强化学习算法在困难场景下的样本效率和泛化能力具有重要用途。本文提出一种新的元强化学习框架,指出设计和分析一个元强化学习算法需要同时考虑学习经验（相关任务）、归纳偏置及学习目标3个独立因素及这3个因素之间的依赖关系。在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结,特别对近年来元强化学习若干文献进行了分析和归类,并详细阐述了几种代表性算法的原理及各自特点。本文还对元强化学习常用的实验环境和性能评价方法进行了介绍,对该领域的不足和未来的发展方向进行了讨论和分析。     

SVM在气体减压器稳定性能中的应用

使用支持向量机(SVM)研究涡轮气封减压试验系统中高压卸荷膜片式减压器的稳定性问题,主要集中于以往方法不易涉及的多结构参数变化.针对稀疏易有残缺的小样本空间,与BP(back propagation)神经网络模型进行对比,得出SVM方法在所研究数据集上的一些结论:SVM模型预测性能在多结构参数变化情形下优于BP神经网络模型,预测误差平均降低了25.5%;SVM的泛化性好于BP;在双参数、三参数情形下,SVM模型为气体减压器的设计提供了更好的决策支持,给出了优化结构参数的设计建议.      

舰用航改燃气轮机通用控制系统研制及应用

为了为国产燃气轮机数控系统的选配提供1种低成本、可靠、易用的解决方案,开发了舰用航改燃气轮机通用控制系统.介绍了该通用控制系统的研制方法、应用以及总体研制方案,列举了各部件的设计原理和结构、设计特点以及技术性能指标.舰用航改燃气轮机通用控制系统采用模块化、通用化设计思想,EtherCAT实时以太网通讯技术,3余度的设计架构,提高了设计效率,缩短了设计周期,降低了设计成本,提高了系统的可靠性,在燃气轮机控制领域具有非常广的应用前景.     

航天器供配电测试设备硬件模块化、软件配置化设计思路

目前我国各型号航天器地面供配电测试设备的互换性差,采用硬件模块化、软件配置化的设计思路,可以扩展系统硬件的使用范围、延长系统软件的生命周期,在某航天器的地面供配电测试设备研制中取得了较好的效果,这是对地面供配电测试设备通用化的有益尝试。     

基于BM3803处理器的即插即用星载计算机系统设计

针对我国星载计算机不能通用和"即插即用"的特点,文章提出一种模块化的星载计算机硬件设计方法,以某卫星原理样机为例,设计了一种基于BM3803处理器的即插即用星载计算机系统,重点研究了通用驱动软件的实现,通过软硬件结合,实现了设备模块的功能自动识别和"即插即用"功能。文章将该方案与现有星载计算机系统进行了对比分析,结果表明:该系统的处理性能更高,具有较好的通用性和扩展性,能够进行模块级替换和产品化生产,并满足新一代星载计算机系统快速组装的需求。     

微小型机器人嵌入式自驾仪设计

分析了不同类型微小型机器人对自驾系统的共性需求.提出了一种基于ARM(Advanced RISC Microprocessor)和μCOS-II的嵌入式自驾仪设计方法,给出了从需求分析、功能设计、结构设计、硬件设计、软件设计的系统设计过程,并分别从上述各方面对自驾仪的通用性进行了探讨.层次化的体系结构、模块化的硬件、结构化的软件以及无精确模型的模糊控制方法使得设计出的自驾仪经过简单的硬件调整和软件定制,就能适用于仿生机器鱼、履带机器人、小型无人机等不同的微小型机器人平台.经过多次试验验证,该自驾仪性能稳定、具有一定的通用性,弥补了专用自驾仪在多元异构群体中应用时的成本高、协调控制困难、兼容性和维护性差等不足.