A satellite schedulability prediction algorithm for EO SPS

With notably few exceptions, the existing satellite mission operations cannot provide the ability of schedulability prediction, including the latest satellite planning service (SPS) standard-Sensor Planning Service Interface Standard 2.0 Earth Observation Satellite Tasking Extension (EO SPS) approved by Open Geospatial Consortium (OGC). The requestor can do nothing but waiting for the results of time consuming batch scheduling. It is often too late to adjust the request when receiving scheduling failures. A supervised learning algorithm based on robust decision tree and bagging support vector machine (Bagging SVM) is proposed to solve the problem above. The Bagging SVM is applied to improve the accuracy of classification and robust decision tree is utilized to reduce the error mean and error variation. The simulations and analysis show that a prediction action can be accomplished in near real-time with high accuracy. This means the decision makers can maximize the probability of successful scheduling through changing request parameters or take action to accommodate the scheduling failures in time.     

基于条件随机场的中文组织机构名识别研究

中文机构名自动识别是自然语言处理的一个难点,提出一种基于条件随机场的字词模型相结合的识别组织机构名的方法.该方法针对机构名的特点并利用知网进行两方面的特征选择.在开放测试中,字模型和词模型的F-值分别为91.51%和91.09%,两者进行互补结合之后F-值分别为92.37%和92.06%,说明字词模型结果具有互补差异性,相结合可以取得比单一模型更好的结果.     

EDA与PDM集成方案和实现技术

分析了现有EDA系统和PDM系统的功能特点及系统间集成需求;构造了EDA系统与PDM系统的集成框架,并研究了文件集成和元器件集成的工作原理:应用组件技术,开发了EDA系统与PDM系统的集成接口模块,实现了Protel 99SE与SmarTeam的集成.     

共轴刚性旋翼试验自动配平技术研究

针对共轴刚性旋翼高速直升机研究的需求,对共轴刚性旋翼试验自动配平技术展开了研究。基于现有试验平台,结合共轴刚性旋翼的配平原理,参考单旋翼自动配平技术,提出了基于模糊控制的共轴刚性旋翼试验自动配平技术,并在试验中进行了考核和验证,达到了实用阶段。     

基于ELMD与改进SMSVM的机械故障诊断方法

机械振动信号携带大量重要的机械状态信息,然而机械故障振动信号在复杂工作状态下通常呈现非平稳、非线性特性。因此,从振动信号抽取和选择有效的机械故障特征、提高故障识别性能,成为机械故障诊断研究的热点。针对上述问题,本文提出了基于集成局部均值分解(Ensemble local means decomposition,ELMD)与改进的稀疏多尺度支持向量机(Sparse multiscale support vector machine,SMSVM)的机械故障诊断方法。该方法首先使用自适应非线性、非平稳信号处理方法 ELMD把多模态调制故障信号分解成为多个单模态解调信号,有效地增强了故障特征。把压缩感知和多尺度分析技术融合于故障模式分类中,提出改进SMSVM旋转机械故障识别方法,提高多类机械微弱故障数据模式识别性能。该方法融合稀疏表示、多尺度分析和SVM的优点,无需求解复杂的优化问题,易于推广至更多尺度SVM,具有计算量少、泛化性与鲁棒性好、物理意义明显等优点。人工数据和实验设备数据验证了本文算法的优越性。     

基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,基于对振动信号进行多尺度的模糊熵(FE)分析,提出了基于平滑先验分析(SPA)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。采用SPA方法对振动信号进行自适应分解,得到振动信号的趋势项和波动项;分别计算趋势项和波动项的模糊熵;将模糊熵值作为特征向量,输入至基于优化算法的支持向量机(OSVM)。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明:该方法在仅提取两个分量特征的情况下即可达到100%的故障诊断精度,可有效实现滚动轴承的故障诊断。      

基于模型的矢量喷管控制系统设计

为实现矢量喷管控制系统正向研发"V"字模型,使用基于模型的设计方法开展矢量喷管控制系统的设计和验证。建立了包含矢量喷管液压机械单元、矢量喷管控制器及矢量偏转运动的矢量喷管控制系统模型,与发动机模型、飞机模型集成用于矢量喷管控制系统的系统综合设计。使用模型自动测试技术开展数字仿真试验,利用自动代码生成技术和实时仿真技术实现控制软件快速开发和系统半物理试验,试验结果表明了矢量喷管控制系统设计的正确性、高效性。     

基于粗糙集属性约简和支持向量机的变压器故障诊断

针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出一种利用差异化的粗糙集属性约简与有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)相结合的方法实现变压器故障类型的快速诊断。该方法首先通过油浸液中溶解气体量的历史数据及其对应的故障类型建立原始故障决策表;然后利用等频率间隔划分法对条件属性数据作离散化处理,利用差分矩阵对决策表信息进行差异化属性约简,建立每两类故障间的诊断规则,消除对决策结果区分度较低的冗余属性;最后根据约简属性的对应数据作为特征向量输入,构建有向无环图-支持向量机多分类诊断网络,进而实现对故障类型的判断。仿真实例表明,该方法在系统检测中提高了故障诊断的准确率。     

摆冲试验机标准谱形库构建及调试方法研究

文章针对新研航天产品没有现成的控制谱形可借鉴的问题,为了获得试验规范要求的控制谱形,设计了冲击试验方案,通过开展大量试验采集试验谱形数据,由最小二乘法获得摆角、波形发生器、缓冲垫等各因素组合下的最优拟合曲线,并归纳汇总获得标准谱形,形成摆冲试验系统标准谱形调试数据库,再经过多个工程型号试验验证了其有效性和便捷性。分析摆角、波形发生器刚度、缓冲垫类型、夹具重量及装夹螺钉数量对冲击响应谱形的影响,总结形成摆锤式冲击试验机调试方法。研究成果有助于指导航天产品冲击响应谱试验控制谱形的快速确立,以缩短调试时间,降低试验风险。     

民机自动飞行模式设计规范与适航性分析

民机自动飞行系统对降低飞行员工作负荷、提高飞行安全性具有重要作用.分析了自动飞行系统飞行模式设计的相关适航规范要求,研究了模式设计的基本方法和软件开发工具,以及适航符合性验证方法.开发了一种飞行模式设计与仿真平台,基于MATLAB/Stateflow设计飞行模式及其切换机制,采用MATLAB/GUI接收驾驶员操作输入,并调用飞行动力学模型进行实时仿真.形成一个集模式设计、仿真和验证一体化的闭环平台,可用于民机飞行模式的设计和适航性分析.