基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状，提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱，并通过主成分分析方法增强了信号的特征；参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想，为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为；采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数，并利用改进的人工鱼群算法，迭代搜寻了目标函数的全局最优解，得到了各故障模式的聚类中心；通过计算测试数据的最近邻聚类中心，实现了故障模式识别。结果表明，该方法无需指定聚类簇数，能在标记数据量小的情况下完成训练，较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

GEO/IGSO混合区域导航星座的设计与优化算法

区域导航星座能够以较低成本和较短时间获得目标区域导航能力，且地球同步轨道是构建非极区区域导航星座的重要轨道类型。提出一种基于GEO（地球静止轨道）和IGSO（倾斜地球同步轨道）的区域导航星座设计方法。基于星下点轨迹特性构造对称星座设计参数和优化参数集，并考虑地球扁率长期摄动影响，计算星座轨道参数。以导航服务区的统计GDOP（几何精度因子）为目标函数，利用差分进化算法构建星座优化模型。以印度IRNSS的7星星座为例，仿真检验了设计和优化算法的正确性，讨论了IRNSS星座优化构型和轨道类型选取。本方法采用的对称星座设计参数少，能够提升GEO/IGSO混合区域导航星座的全局优化效率，为后续非对称星座快速提供最佳星数和构型设计。     

Validation of non-linear split window algorithm for land surface temperature estimation using Sentinel-3 satellite imagery: Case study; Tehran Province,Iran

In recent years, land surface temperature (LST) has become critical in environmental studies and earth science. Remote sensing technology enables spatiotemporal monitoring of this parameter on large scales. This parameter can be estimated by satellite images with at least one thermal band. Sentinel-3 SLSTR data provide LST products with a spatial resolution of 1 km. In this research, direct and indirect validation procedures were employed to evaluate the Sentinel-3 SLSTR LST products over the study area in different seasons from 2018 to 2019. The validation method was based on the absolute (direct) evaluation of this product with field data and comparison (indirect) evaluation with the MODIS LST product and the estimated LST using the non-linear split-window (NSW) algorithm. Also, two emissivity estimation methods, (1) NDVI thresholding method (NDVI-THM) and (2) classification-based emissivity method (CBEM), were used to estimate the LST using the NSW method according to the two thermal bands of Sentinel-3 images. Then, the accuracy of these methods in estimating LST was evaluated using field data and temporal changes of vegetation, which the NDVI-THM method generated better results. For indirect evaluation between the Sentinel-3 LST product, MODIS LST product, and LST estimated using NSW, four filters based on spatial and temporal separates between pairs of pixels and pixel quality were used to ensure the accuracy and consistency of the compared pairs of a pixel. In general, the accuracy results of the LST products of MODIS and Sentinel-3, and LST estimated using NSW showed a similar trend for LST changes during the seasons. With respect to the two absolute and comparative validations for the Sentinel-3 LST products, summer with the highest values of bias (?1.24 K), standard deviation (StDv = 2.66 K), and RMSE (2.43 K), and winter with the lowest ones (bias of 0.14 K, StDv of 1.13 K, and RMSE of 1.12 K) provided the worst and best results for the seasons in the period of 2018–2019, respectively. According to both absolute and comparative evaluation results, the Sentinel-3 SLSTR LST products provided reliable results for all seasons on a large temporal and spatial scale over our studied area.     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。     

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题，设计变量的配置对设计结果影响很大，而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法，得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息，并以此为根据增加设计变量；利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构，避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法，自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度，能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例，证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题，设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案，并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型，利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型，基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器，通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性，实验结果表明:在跟踪幅值为5mm，频率为0.4Hz的正弦信号时，最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm，与传统PID控制器相比，控制精度显著提升，旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

一种圆锥运动条件下的等效旋转矢量算法研究

传统旋转矢量姿态算法一般采用陀螺的角增量信号来构造积分算法,当应用于输出为角速率的光纤陀螺捷联系统时,通过角速率提取角增量,算法会损失一定精度。提出了一种以陀螺角速率信号与角增量信号同时作为输入的改进旋转矢量姿态算法,进一步补偿了圆锥误差,提高了计算精度。仿真结果表明,该算法与传统二子样算法相比较,计算量相当,姿态精度、速度精度、位置精度有大幅度的提升。     

空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加，为保证在轨卫星的运行安全，需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备，在对厘米级小目标进行探测跟踪时，其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素，高频有利于探测小目标，并可获得相对稳定的RCS，但高频信号的波束小、搜索能力较低，实现难度大，也使得成本过高。为适于实际工程应用，需从效费比出发，对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则，给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用，给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围，并与国外工作做了比较，证明该准则可行。     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。