遥感卫星智能操控技术发展研究

随着遥感卫星信息获取能力的快速提升,传统卫星操控模式已无法满足用户快速、准确、灵活的遥感数据获取和信息产品生产需求,亟需发展智能操控技术来降低卫星操控难度和复杂度,有效提升卫星的应用效能。文章论述了遥感卫星智能操控技术的发展现状,分析了智能星地操控的关键技术,提出基于"智能卫星+一体化地面系统+智能操控平台"架构的天地一体化智能星地操控模式,从任务指控、任务进程监控、任务结果处理与多维度呈现、在轨维护以及在轨健康监测与处置等5个维度优化星地操控接口和操控流程,改善人机交互效果,可为遥感卫星操控模式设计和系统实现提供参考。     

无人机集群路径规划算法研究综述

无人机集群路径规划算法是无人机集群控制的重要研究方向之一.多无人机路径规划相较于单无人机路径规划,会考虑空间协同和时间协同约束、飞行安全等问题.首先对无人机集群路径规划算法进行分类,分为传统路径规划算法、智能优化算法和深度强化学习算法.其次对各类算法进行简要分析和总结,针对缺陷,给出相应的改进思路及例子.再着重对深度强...     

基于多智能体系统的多航天器编队分布式姿态协同控制

多航天器编队飞行在深空探测及协同对地观测等领域有着重要应用,而多航天器的姿态跟踪及协同控制技术作为其关键技术之一也引起了极大的关注。近年来,随着分布式人工智能技术的发展,多智能体系统(MASs)受到了航天器控制领域学者的关注并将其应用到多航天器编队控制中。本文回顾了多智能体系统协同控制及其在多航天器编队姿态协同控制中应用的研究进展。首先,从多航天器编队不同控制需求出发,分别从一致性跟踪控制、有限时间控制、事件驱动控制方面,回顾了多智能体系统协同控制问题的进展;其次,回顾了多航天器姿态协同控制在上述需求方面的研究进展,并基于多智能体系统的协同控制理论,提出了相应的分布式姿态协同控制策略。     

在保障过程中的某型导弹故障诊断专家系统

经验保障模式已不能满足现代战争的需要,本文依托故障信息库将多智能体和推理机有机结合,建立了“某型导弹在保障过程中的浅层故障诊断系统”,使导弹在保障过程中遇到的“浅层故障”得到快速诊断,提高了导弹保障的效率,信息资料库的建立有利于新员的系统培训.     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

空时接收并行干扰消除器的性能分析及优化

提出一种新的用于DS-CDMA系统上行链路阵列接收加部分并行干扰消除的联合处理方案。在接收端多径信号的阵列处理方面,将传统的RAKE接收改为LS-DRMTA算法,能大大降低基站处理的运算量。在波束形成器之后引入干扰对消器,对传统的并行干扰消除器“硬判决”的缺陷进行优化,改为部分并行干扰消除器,可以更好地检测出期望用户信号,而且避免了消除串行干扰中存在延时问题,仿真结果表明,该联合处理方案简单有效,适合工程应用。     

防空导弹武器系统故障诊断技术探究

对主要的故障诊断技术进行了系统地归纳和分类,并重点讨论了基于知识处理的智能故障诊断方法,对专家系统故障诊断方法、故障树故障诊断方法、模糊故障诊断方法、神经网络故障诊断方法以及基于支持向量机的故障诊断方法进行了详细介绍。     

智能穿戴设备对城市居民健康生活的影响研究

在物联网技术背景下,智能手环为代表的智能穿戴设备自推出之日起便受到人们的追捧,并对人们的健康生活产生了一系列影响。本文围绕智能穿戴设备对居民健康生活的影响进行研究分析:从微观角度,研究分析智能穿戴设备对人们健康生活的影响;从宏观角度,分析智能穿戴设备在社区医疗、智能交通、智能家居等领域的社会效应。     

基于智能双重响应面法的涡轮叶盘可靠性灵敏度分析

为了合理进行整体叶盘多失效模式可靠性分析和准确描述各影响参数的重要程度,将智能算法与双重响应面方法相结合提出可靠性灵敏度分析的智能双重响应面方法 (Intelligent Dual Response Surface Method,IDRSM)。首先,建立IDRSM的数学模型,给出基于IDRSM的可靠性灵敏度分析的流程。然后,考虑流场和温度场作用,基于IDRSM对整体叶盘径向变形和应力两种失效模式进行可靠性分析和灵敏度分析。可靠性分析显示:当许用径向变形、许用应力的均值和标准差分别取3.8mm和76μm,690MPa和14MPa时,叶盘综合可靠度为0.9926。灵敏度分析显示:整体叶盘综合失效概率的主要影响因素为流速和转速,占叶盘总失效的92%。通过蒙特卡洛法、响应面法、极值响应面法、智能响应面法等四种方法比较显示:IDRSM能在保证计算精度的前提下提高计算效率。实例分析表明该方法在多失效模式综合可靠性灵敏度分析中的可行性和有效性,也为结构多失效模式可靠性优化开辟了有效途径。