航天器姿控系统的PD型学习观测器故障重构

针对满足Lipschitz条件的航天器姿态控制系统这一非线性系统中存在的执行器加性故障、空间干扰与测量噪声问题,提出了基于PD型迭代学习观测器的故障重构方法。该方法具有期望的鲁棒性能指标,能够在系统存在空间干扰与测量噪声情况下实现对突变故障与时变故障等故障类型的精确重构。基于线性矩阵不等式技术给出系统化PD型迭代学习观测器的设计方法,并根据Lyapunov稳定性理论对上述设计方法的稳定性条件进行了理论证明,同时利用鲁棒技术抑制空间干扰与测量噪声对执行器故障重构的影响,通过线性矩阵不等式工具箱求解观测器参数矩阵。最后,将该方法应用到航天器姿态控制系统中,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

对中国高校“服务学习”现状的认识与反思

澄清了服务学习认识方面的两个误区,阐述了中国高校服务学习的具体分类及其在中国高校的发展现状。研究显示,中国高校服务学习在实践中存在以下问题:专业教师欠缺;组织不规范;学校与社会的联系不够紧密,服务对象的范围狭窄。基于此,提出加强专业教师的培养、健全组织管理、加强与社会各界的沟通与合作等建议。     

深空探测用热防护材料的现状及发展方向

综述了热防护材料的发展历史,重点介绍了深空探测用烧蚀防热材料体系,并通过Pioneer Venus、

Galileo、Stardust 等探测任务的热防护系统(TPS)选材方案分析,对未来深空探测TPS 材料进行技术需求分析。

     

相关向量机及其在故障诊断与预测中的应用

相关向量机(RVM)是一种基于稀疏Bayesian学习理论的新型机器学习方法,具有概率式输出、稀疏性强、参数设置简单、核函数选择灵活等优点,克服了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等典型机器学习方法的诸多固有缺陷。文章从模型选择与优化、模型计算效率和模型鲁棒性改进3个方面综述了RVM的理论研究进展;总结了RVM在故障诊断与预测中的应用研究现状;分析指出了当前研究中存在的问题,并讨论了基于RVM的故障诊断与预测技术的研究方向。     

一种对飞行参数选取的自适应方法

飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。     

空中交通管制员疲劳检测与管理综述

我国民航事业的发展需要依靠大型运输客机的自主研发和高效的空中交通管理体系两大软硬实力的支撑。空中交通管制员作为空中交通管理的核心要素,其疲劳状态的检测与管理对于航空安全具有重要作用。本文首先从传统主观量表评定和客观评定方法两个方面详细阐述了国内外疲劳检测的研究成果,分析其优缺点;然后介绍了基于语音分析的管制员疲劳特征提取与检测算法,并且着重介绍了基于深度学习模型的语音疲劳状态识别算法;最后阐述了管制员疲劳检测成果对管制运行安全和效率提升的应用前景。研究成果可为从事管制员疲劳检测与管理的研究人员提供参考和借鉴。     

基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法研究

由于外界环境的干扰和传感器精度的限制,视觉/惯性组合里程计的输入数据存在一定的噪声,这会增加里程计的解算误差,而且误差会随着时间积累。针对以上问题,设计了一种基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法。该算法使用卷积神经网络和长短时记忆网络分别构建了视觉特征提取器与惯导信息特征提取器,同时引入了两种注意力模型:加权组合网络以及开关组合网络,对视觉特征信息和惯导特征信息的融合噪声进行降噪处理。通过在组合里程计算法中添加闭环校正环节,有效地抑制了里程计误差随时间的积累。对比实验结果表明,设计的组合里程计算法与其他算法相比,无论在性能上还是在精度上都有明显的提升。     

激光选区熔化增材制造缺陷智能监测与过程控制综述

激光选区熔化（SLM）技术被认为是最有应用前景的增材制造技术之一,已应用于航空航天、医疗器械等领域。然而,如何确保构件质量的可靠性和制造的可重复性是SLM面临的最大挑战,已被认为是限制SLM及其他金属增材制造技术发展和工业应用的最大壁垒。其中,主要原因是SLM过程中会产生难以控制的缺陷。因此,对SLM进行过程监测和实时反馈控制是解决这一挑战的重要研究方向,也已成为学术界和工业界的研究热点之一。通过对近十年该领域的文献调研,综述了金属激光增材制造中常见的冶金缺陷及其产生机理,对金属增材制造过程产生的信号及其监测手段,如声信号、光信号及热信号等进行了详细描述;总结了信号数据的处理方法,包括传统的统计处理方法和新兴的基于机器学习的智能监测方法;随后,综述了金属增材制造过程的质量控制方法,包括非闭环控制和闭环控制,并对全文进行了总结,展望了未来SLM智能监测和控制领域值得深入的研究方向。     

超燃冲压发动机燃烧流场纹影图像无监督分割方法

超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号,如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象,基于深度神经网络方法,发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先,采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割,为语义信息明显相同区域分配伪标签;其次,设计了一种全卷积特征提取神经网络,并使用残差结构对各个通道进行加权,提取纹影图像高级语义特征;最后,使用交叉熵目标函数优化网络模型,并通过阈值滤波操作去除噪声像素点,提升语义分割效果。结果表明：与K-means及自适应高斯阈值方法相比,本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的,能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务,可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构