综合模块化航电系统FC网络的机内测试设计

针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。     

基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

无刷直流电机神经网络PI控制系统设计

针对传统PI控制存在的动、静态控制性能较差的缺点,提出一种基于神经网络的PI控制方法。将神经网络与传统PI控制结合,构建神经网络PI控制系统,建立三层BP神经网络,并通过梯度下降法对各项参数进行修正,从而实现kp、ki参数的在线调节。仿真及试验证明,与传统PI控制方法相比,使用神经网络的PI控制系统在不同外部条件下都具有更快的响应速度和更小的超调量,可明显提高系统的动、静态性能。     

基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究

领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO 算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。