基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数进行滤波。为了使算法易于实现,采用了最小二乘滤波方法。基于对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后,对滤波效果进行了检测。     

一种GPS定位信息可用性的实时判定方法

基于GPS接收机输出数据,采用3级AR模型来预测下一时刻的GPS输出值,并与实际的输出值相比较,以一定的检测门限,判断当前时刻定位信息的可用性。通过仿真证明该方法的有效性,为GPS的可用性判定提供了一种方法。     

基于高速存储平台的高性能RS编译码器设计

目前,星载高速存储设备中采用商用RS编译码IP核来实现数据纠错功能,能够实现的编译码最高速率为800 Mbps,只能依靠多个IP核同时工作达到吉比特高速数据存取速率的要求。星载存储数据发生错误的主要原因是存储区单粒子翻转和存储介质本身特性产生的单比特数据错误。针对星载存储数据的误码特性,本文提出一种RS编译码改进算法,通过对编码算法中的剩余多项式及译码算法中的伴随多项式进行降次处理,减小编译码过程中运算的迭代次数及计算量,以及对编译码算法中的基本运算单元有限域乘法器采用子项复用技术,实现对传统RS编译码算法的改进。结果表明改进后的编译码器能达到最高数据速率为10.5 Gbps,编码器资源较单个商用IP核减少15%,译码器资源减少40%,能够满足后续高速存储平台的应用要求。     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

三轴陀螺稳定平台伺服回路全姿态解耦及变增益控制方法

在载体大机动飞行背景下,要求惯性平台具备全姿态的功能。国内现有的三轴陀螺稳定平台（简称三轴平台）不具备全姿态的功能,在内框架增加了限位挡钉以限制内框架角的工作范围,主要是基于内框架角不能工作在接近于?90?的认识。为了准确描述全姿态条件下三轴平台的运动规律,本文指出了传统动力学推导过程中的不足之处,重新建立了三轴平台的动力学模型,基于该模型给出了非奇异的全姿态伺服回路并提出了一种新的全姿态解耦方法,包括力矩解耦和转动惯量解耦。最后,针对转动惯量在框架转动过程中非定值的问题,提出了基于H∞控制理论的变增益控制策略。仿真结果表明,变增益控制器相对定常参数控制器可显著改善三轴平台伺服回路控制的性能。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低,参数关系映射单一的问题,提出一种基于神经网络的不确定性分析方法,利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性,设计了能够替代复杂系统的神经网络结构,能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例,建立了仿真分析模型,并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比,验证了此方法的准确性和计算效率。     

100 kWe级空间快堆核电源系统仿真平台开发与应用

空间核反应堆电源作为一种具有竞争力的空间电源方案,正逐渐受到关注及应用。本文针对一个100 kWe级锂冷快堆耦合布雷顿循环的空间堆核动力系统方案,修改了RELAP5程序中的物性程序、换热模型,程序中的中子动力学模块使用蒙特卡洛方法计算快堆物理参数与堆芯控制调节参数,由此集成并建立一个空间快堆核动力系统综合仿真平台,应用该平台对100 kWe级空间堆核动力系统进行了稳态模拟与事故分析。结果表明:在瞬态发生后系统各参数变化符合预期,验证了各部件及控制系统的功能性及有效性;同时,还初步进行了仿真平台用于100 kWe级空间反应堆核动力系统设备的设计优化的实践,为空间快堆设计与安全分析提供了技术储备。     

智能天地一体化网络的卫星跟踪测控技术综述

随着卫星互联网和我国航天测控技术的不断进步,航天测控网络朝着智能化、一体化的方向发展,在自主测控、资源分配等方面进展良好。因此,建立智能天地一体化的航天测控网是我国航天未来发展的重要目标。针对智能航天测控网中的跟踪测轨、遥测和遥控三个方面,分别介绍了相关原理与技术。同时,结合CCSDS提出的空间数据链路标准协议详细介绍了TM、TC、AOS、Proximity-1以及USLP标准,分析了不同标准所使用的技术与实际应用。本文从数据链路层和物理层的角度介绍了智能航天测控系统的工作原理及技术要求,为我国智能天地一体化卫星测控通信网的研究提供参考并予以展望。