一种基于阴性选择算法的飞行数据异常值检测方法

研究了基于阴性选择算法的飞行数据异常值检测问题。针对传统的基于数据趋势进行数据异常值检测方法难以处理连续异常值的问题,提出通过提取待测参数的相关参数并在检测器编码中加入相关参数信息,使得阴性选择算法能够用于连续多个异常值的检测,算法不需要关于数据异常的任何先验知识。实验表明,采用改进编码后的阴性选择算法识别飞行数据中的异常值具有较高的精度。     

基于模糊理论的图像边缘检测算法研究与实现

针对模糊边缘检测算法迭代次数过多、计算量过大、实时性不好等缺陷,提出一种快速改进图像边缘检测算法,包括定义隶属函数、模糊增强处理、模糊平滑及模糊边缘检测,通过实验,改进算法速度快,性能好,效率高。     

基于改进向量场直方图算法的无人机动态避障策略

目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷，本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法，更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求，并针对复杂未知场景中无人机避障问题，提出了基于A^*算法和改进VFH算法的避障算法。首先，无人机根据全局已知障碍物信息，基于A^*算法构建目标航路点；其次，在目标航路点不可达的情况下，无人机根据运动状态与激光雷达探测到的地形信息，基于改进向量场直方图算法进行局部规划。在局部规划中，针对传统VFH算法存在的缺陷进行了改进：针对传统VFH算法的无记忆性导致在一些特殊场景中易陷入局部陷阱，本文提出陷阱检测机制的VFH算法，动态选择历史信息增强向量场直方图算法的记忆性，无人机可自主检测陷阱并及时跳出；针对向量场直方图算法的阈值敏感性问题，设计了动态阈值更新策略，使得无人机能够在复杂或稀疏的障碍物环境中，动态平衡避障安全性和抵达目标的时效性。最后，通过对比仿真验证了算法的有效性，为传统VFH算法易陷入局部陷阱的缺陷提供了一种解决方法。     

一种多径信道下OFDM符号定时同步算法

提出了一种改进的OFDM最大似然符号同步算法。利用导频符号与循环前缀的最大似然算法进行联合同步检测,并可以纠正符号偏差。该算法克服了Van de Beek符号同步算法只能适用于平坦衰落信道的缺点。仿真结果表明,改进的算法在多径衰落信道下和平坦衰落信道下能够获得良好的定时同步性能,并能对循环前缀长度范围内的偏差进行纠正。     

基于厚壁工件X射线实时成像的焊缝缺陷自动检测

基于X射线成像的焊缝缺陷自动检测技术对提高工业射线检测的自动化水平具有重要意义。焊缝缺陷在线连续检测的实时性要求较高,随着工件厚度的增加,其焊缝X射线实时图像的信噪比变得很低,使得已有的处理算法难以满足实时性以及有效处理缺陷误检与漏检之间的矛盾。针对这些问题,在分析了传统方法在厚壁工件X射线图像焊缝缺陷自动检测中存在的问题基础上,对传统方法进行了改进,提出了双阈值背景消除法和平行焊接方向波形分析法,然后利用所提出算法之间的冗余性和互补性,融合多种分割结果以解决缺陷误检与漏检之间的矛盾。试验结果表明,所提出的缺陷自动检测方法能够在满足实时性要求的同时,实现缺陷检出,有效避免误检。     

基于机器视觉的半导体表面缺陷检测研究

半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究,改进并优化半导体质量缺陷检测系统,通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘,确定被检管体的位姿,缩小检测范围,使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性,最后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后,结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。目前此系统已在工厂正式使用。     

基于MRR-LSSVR 的发动机循环参数优化设计方法

为了实现飞机与发动机之间良好的协调与匹配,基于飞/发一体化设计软件AEDsys,通过约束分析、任务分析、参数循环分析、性能循环分析和安装性能分析等环节,对涡扇发动机总体设计进行了系统分析。针对性能循环分析中的备选发动机决策问题,提出了基于多输入多输出约简迭代最小二次支持向量回归机(MRR-LSSVR)的备选发动机代理模型构建方法,用于映射发动机设计参数与性能之间的关系,并通过可行序列二次规划(FSQP)算法自动优化出最佳的发动机设计循环参数组合,克服了AEDsys软件中发动机参数选择环节较为依赖设计经验、效率低的缺陷。     

基于改进的混合粒子群算法的变循环发动机模型求解

为了降低变循环发动机模型求解时对初始值的依赖性,提升算法的全局收敛性,同时提高模型求解的效率,提出了一种基于改进的混合粒子群算法的变循环发动机模型求解思路。首先建立了变循环发动机的部件级模型,并建立了发动机的共同工作方程组;然后采用Broyden法对牛顿-拉夫森算法中的雅可比矩阵进行更新计算,在经典粒子群算法的基础上引入粒子中心,作为干扰项,并引入限制因子和自适应时变惯性系数;最后,综合了两种改进的算法,提出改进的混合粒子群算法。实验结果表明:该算法不仅继承了牛顿-拉夫森算法的高计算效率,还吸收了改进的粒子群算法的全局收敛优点,可实现模型大范围收敛。     

基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。     

基于深度学习的X射线胶片数字化与缺陷检测算法

X射线胶片数字化和焊缝缺陷自动检测对提高航天大型零件生产加工质量和检测效率具有重要意义。在某些特定场景中,X射线检测无法采用数字式接收器,将X射线胶片转化为数字图像是缺陷识别的前提,但现有方法难以实现X射线胶片的高保真数字化,此外,大型零件的焊缝缺陷具有小目标特点,人工判读和传统图像检测算法难以保证识别精度。本文提出了一种基于深度学习的X射线胶片缺陷检测算法,首先基于全卷积神经网络在X射线胶片上不同曝光时间的图像中自动选择曝光时间最佳的数字图像,然后设计了基于轻量级MoGaA网络的缺陷检测网络,实现了数字化图像中的小目标缺陷检测。数字化和检测结果表明,该算法对于焊缝缺陷检测的准确率可达96%,取得了良好的检测效果。     

固体发动机ICT断层图像去噪技术

由于受扫描电子设备、光电转换过程和重建算法的影响,固体发动机经ICT系统检测生成的灰度断层图像中含有多种噪声,严重影响了检测人员对发动机内部缺陷的诊断。为此,利用图像滤波技术对断层图像进行有效的处理,去除图像中的噪声,突出缺陷信息。在理论分析均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波变换滤波这4种滤波方法的基础上,分别将这4种方法应用到固体发动机ICT断层图像去噪中,经对比。得出维纳滤波在较好的保存缺陷信息的同时,有效的去除了噪声,是最适用于固体发动机缺陷检测需求的图像去噪方法。     

含噪振动信号中早期碰摩的故障检测研究

 研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题。利用最优参数搜索法改进了独立分量分析( ICA) 算法, 用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题。在此基础上, 对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测。结果显示最优搜索的ICA 算法运行效率高, 信号分离纯度好, 对振动信号有高效的降噪作用, 并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息, 其效果优于小波分解法。信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断。     

基于改进PCA算法的航空发动机状态诊断模型

针对飞行试验对高效异常诊断手段的迫切需求,利用海量飞行试验数据,在提取表征发动机状态参数的基础上,采用分段线性化的思想改进PCA(主元分析)算法,改善PCA算法在复杂非线性系统建模方面存在的参数估计精度差等问题。根据发动机风扇转子转速对试飞数据(样本数据)进行区间划分,分段建立发动机状态诊断模型。验证结果表明:改进PCA算法建立的诊断模型参数估计精度较好,对参数偏差较为敏感,能正确检测发动机异常的出现并准确定位异常参数,对飞行试验安全监控及发动机异常诊断平台的开发具有一定的参考价值。     

热障涂层界面脱粘缺陷的脉冲红外热成像检测

针对热障涂层界面脱粘缺陷的无损检测问题,首先制备了一种导热过程更加接近真实缺陷,且尺寸可控的人工模拟脱粘缺陷试样;在此基础上,采用脉冲红外热成像检测技术对人工脱粘缺陷进行检测,分析了涂层界面脱粘区和非脱粘区的表面温度瞬态响应过程;以图像标准差（SD）和归一化对比度（NC）作为评价标准,定量对比了脉冲相位法、主成分分析和表面热信号重构3种典型的热图重构方法在脱粘缺陷识别中的作用。结果表明,对400 μm厚的YSZ热障涂层,原始热图中可识别最小直径为4 mm的脱粘缺陷,而3种重构热图中均可识别最小直径为2 mm的界面脱粘缺陷,3种重构算法均显著提高了界面脱粘缺陷的识别能力,其中以表面热信号重构算法对图像的噪声抑制能力最强。     

保持弱细结构特征的SAR图象模拟退火重构方法

模拟退火 ( SA)算法最先由 White R G.用于合成孔径雷达 ( SAR)图象的降斑处理。该算法在重构均匀区域和强结构区效果有很大提高 ,但也有缺点 ,尤其是过分模糊弱细结构。本文提出了一种改进的方法 ,在 SA算法中融入了边沿检测和增强步骤 ,使弱细结构得以增强并在退火过程中保持。为配合此方法 ,采用平稳下降的指数温度规划取代对数形式。通过仔细调整算法过程 ,可使新方法保留 SAR图象中的很多细小结构 ,而不使其他均匀的和强结构场景性能恶化 ,同时也没有引入其他缺陷。改进的算法更加适于中、低分辨率的 SAR图象降斑处理     

ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。     

基于数据挖掘的设备状态知识获取方法研究

数据挖掘是知识发现过程的一个重要步骤,在大数据特征的工程问题中有着广阔的应用前景。通过分析设备的实时状态数据,建立一套基于时间序列的设备知识获取模型以及模型度量,运用相似性预测算法以及聚类分析中的k-means算法对设备实时数据进行挖掘,从而获取设备实时数据所蕴含的知识,为后续通过知识推理进行设备故障预警奠定了基础。最后通过对某数控机床实时采集数据的分析实验,验证了模型和算法获取状态知识的有效性,并提出了改进的方法。     

固体火箭发动机缺陷的ICT局部检测

为了实现对固体火箭发动机缺陷的局部检测,提出了窄角扇束工业计算机断层扫描成像(ICT)检测固体火箭发动机缺陷的局部检测方案.采用平移/旋转扫描方式和只旋转扫描方式对固体火箭发动机缺陷进行局部检测.为了验证局部检测方案的有效性,利用窄角扇束ICT对某型固体火箭发动机进行局部检测,并利用卷积反投影算法和小波变换算法进行局部重建.结果表明:平移/旋转扫描方式适合窄角扇束ICT对固体火箭发动机缺陷进行局部检测,只旋转扫描方式不适合局部检测.由于利用局部缺陷区域外的投影数据,卷积反投影算法较小波变换算法的局部重建质量高.这对于提高固体火箭发动机缺陷的检测效率,降低检测成本具有重要意义.      

基于IGA-ELM网络的滚动轴承故障诊断

为了提高航空发动机轴承故障诊断准确率,提出基于改进遗传算法优化极限学习机网络（IGA-ELM）的诊断模型。针对传统遗传算法易早熟等缺陷,对遗传算法的交叉操作和变异操作进行改进,并用改进的遗传算法优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层阈值,利用Moore-Penrose算法计算极限学习机的输出权值矩阵。使用IGA-ELM诊断模型对滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障4种工况进行诊断,并分析极限学习机隐含层神经元的数量和激活函数对轴承故障诊断的影响。为了验证改进遗传算法优化极限学习机的有效性,将传统遗传算法、自适应遗传算法和粒子群算法作为对比算法。经过分析表明：改进遗传算法收敛速度和收敛误差,均优于对比算法。     

基于梯度差自适应学习率优化的改进YOLOX目标检测算法

目标检测一直都是计算机视觉领域最具挑战的问题之一，其广泛应用于人脸识别、自动驾驶和交通检测等任务中。为更进一步提升当前主流目标检测算法的性能表现，提出了基于YOLOX的目标检测改进算法，并在标准的PASCAL VOC 07+12和RSOD数据集上进行实验验证。针对YOLOX目标检测算法主要通过数据增强、改进网络结构和损失函数3方面做出改进，同时提出基于梯度差的自适应学习率优化算法用于训练改进后的YOLOX算法，该优化算法同样适用于其他神经网络优化。在PASCAL VOC 07+12标准数据集上进行实验，与原YOLOX-S进行比较，改进后的YOLOX-S算法的AP由61.63%提升到66.35%，提升效果明显。同时在RSOD标准数据集上进行实验，并与其他主流的YOLO系列算法进行了比较，改进后的YOLOX-S算法在RSOD数据集的AP由69.4%提升到73.2%，提升效果显著。实验表明：针对YOLOX的目标检测做出改进是有效的。