多类异构对地观测平台协同任务规划方法

目前,不同类型的对地观测平台之间缺乏有效的协同交互机制。这种孤立的资源管控模式难以应对多样且大量的对地观测需求。特别是在一些紧急情况下,如地震、武装冲突、洪涝灾害和森林火灾等,这种模式的弊端尤为突出。研究了多类异构观测资源,包括卫星、飞艇及无人机(UAV)的协同规划问题。首先,提出一种基于多Agent的分层协同规划框架,整合不同观测资源构成一个分布式和松耦合的对地观测系统。其次,将异构对地观测平台的协同规划问题转化为不同子规划中心间的任务分配问题。第三,针对该任务分配问题,提出一种结合禁忌列表模拟退火(SA-TL)算法,在该算法中融合了禁忌表策略,有效提高了算法的性能。仿真实验验证了多Agent协同框架的优越性和SA-TL算法的效率。     

智能机床的误差补偿技术

误差补偿技术是智能机床精度提高与保持的关键技术之一.分析了国内外机床误差补偿技术研究现状,提出智能机床误差补偿技术总框架;总结了智能机床误差源、误差元素、几何与热误差的误差元素模型及建模方法,以及典型的误差补偿方法;研究了力误差补偿技术、基于零件在线测量的误差综合补偿技术;最后,对未来智能机床误差补偿技术的发展重点进行展望.     

航空复合材料智能敲击检测方法研究

复合材料在生产和制造过程中难免会存在缺陷和损伤,严重影响着航空安全。敲击检测是最简单、运用最广泛的无损检测方法,然而其向智能化方向发展过程中出现了诸多问题。对复合材料结构特性、缺陷和损伤、安全性、敲击检测原理、敲击锤设计、信号处理单元、数据库搭建和智能检测算法进行了深入研究,提出了敲击检测标准流程和规范、数据库搭建方法、以及智能聚类检测算法,在此基础上开发了智能敲击检测系统。     

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。      

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。      

无人机全空域飞行影响因素分析

进入全空域飞行是未来无人机发展的必然趋势,所面临的关键问题是安全性和空中交通管理.根据无人机大、中、小型,低、中、高速并存的特点,分析了无人机安全性和影响其全空域飞行能力的关键因素与改进方法,包括建立分类管理机制,提高自主导航与控制能力,进行动态任务规划,采取协调机制,增强环境感知与规避能力等.进一步提出了无人机空域飞行的建模/仿真理论框架,目标是在提高无人机可靠性的基础上,使其具备全空域飞行能力,从而降低无人机使用成本、提高空域共享能力,实现有人机、无人机共享空域.      

基于IMU/FADS/无线电的火星上升器组合导航方案

以火星采样返回任务中火星表面上升为背景,研究了基于惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）、嵌入式大气数据传感系统（Flush Air Data Sensing System, FADS）和无线电信标的组合导航方法。首先,在传统的IMU导航框架中加入由无线电测量获得的相对距离、速度信息,以及由FADS获取的动压、温度数据,建立了基于IMU、无线电和FADS的导航观测模型;然后,基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）技术对测量信息进行了融合,并压制了过程噪声和测量噪声,从而对上升器的状态进行了联合估计;最后,在数值仿真中,将UKF与自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF）技术进行了对比,在比较不同滤波器性能的同时,验证了组合导航方法的有效性。     

埋入式光纤应变传感器

埋入式光纤应变传感器是近年来随着智能复合材料的发展而发展起来的一项新技术，将传感器和致动器埋置于复合材料中，就形成了智能复合材料，而光纤传感器具有尺寸小重量轻的特点，当把它们直接埋置于复合材料中时，它们也能在恶劣的环境下工作，它们的这些特点晨常适合于制作埋入式传感器，并且能大大提高智能复合材料在航天等方面应用的潜力，本文仅对智能复合材料中的光纤应变传感器进行了探讨，介绍了几种常见的埋入式光纤应变传     

智能桨叶振动自适应控制研究

以德国宇航研究院的智能桨叶为原型，研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器（ＤＳＰ）为核心，辅以其他器件，构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台ＤＳＰ用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟，另一台用于实时控制。所提出的采用ＭＸ滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在４Ω、８Ω（Ω为旋翼转速）谐和激励下桨叶振动的控制，