飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

基于双三次B样条插值的薄壁件加工误差补偿方法

以薄壁件加工过程为研究对象,针对薄壁件加工的误差预测、补偿问题,提出一种基于双三次B样条插值的薄壁件加工误差补偿方法.在获得薄壁件历史加工数据的基础上,运用插值理论建立误差模型,得到误差分布规律,考虑切削力与弹性变形之间的迭代影响建立误差补偿方法.该方法综合考虑了弹性变形、热误差、几何误差等多种误差源,通过数值分析方法建立误差模型,避免以往薄壁件误差建模中误差源分析不全、解析困难的弊端,最终以薄板工件为例,通过实验验证,应用该误差补偿方法可有效提高薄壁件的加工精度.     

基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究

针对飞机结构材料易腐蚀特点,采用 BP 神经网络算法、数据拟合方法、指数平滑预测三种方法,对飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测对比分析。预测结果及其误差以及对比分析图表明,BP 神经网络算法所构建的网络预测模型对一定腐蚀周期内的腐蚀损伤有较好预测能力,指数平滑预测方法和幂函数数据拟合方法对一定腐蚀周期之外的腐蚀损伤预测有较好的外延性。     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

机载超轻量化卷积神经网络加速器设计

卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明：本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。