基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

基于网络编码的空间DTN中CGR改进算法

随着空间通信技术的发展,卫星节点的增多,以及容延迟容中断通信需求的不断提高,空间DTN (DelayTolerant Network,容延迟网络)环境中各通信节点间的路由技术日益重要,相继出现了多种适用于DTN的路由技术.基于空间DTN的结构与特点,对CGR(Contact Graph Routing,接触图路由)算法以及基于编码的路由算法进行了分析比较,然后针对空间DTN中CGR算法的缺点和不足,研究提出了基于NC(Network Coding,网络编码)的空间DTN中的CGR改进算法(NC-CGR),并通过仿真实验平台对算法性能进行了分析评估.仿真结果表明,相比于CGR算法,NC-CGR算法在链路传输时延、传输包裹数目、中继缓存大小、链路丢包率等不同条件下的适应性方面均表现出较大优势,更适用于具有复杂拓扑、带宽受限、高动态特性的空间DTN环境.     

含激波的湍流流动高精度大涡数值模拟方法

针对采用亚格子模型进行含激波的湍流流动模拟时会面临激波附近的精度损失问题,考虑从通过亚格子模型以及数值模拟方法两方面的改进来实现湍流流动大涡模拟的精度提高.大涡模拟采用了Yee及Sj(o)green (2009)提出的高阶低耗散方法.该方法采用自适应的流场探测器以控制计算中所需区域的数值耗散,并考虑对动力学模型采用在激波位置使用Sagaut和Germano(2005)提出的单边亚格子过滤器和(或)直接禁用亚格子项等方法加以改进.对于标准的马赫数1.5和3条件下的激波-湍流干扰问题,上述新方法相较于全区域采用亚格子模型的方法均表现出了相似的精度提升.同时实现的数值精度改进方案采用了Harten的亚单元分辨过程来定位和锐化激波,并在精确激波位置附近的网格点处采用了单边测试滤波.     

氟橡胶低温性能改进研究进展

氟橡胶具有优异的耐油、耐高温、耐酸碱、耐高真空等性能,但由于氟橡胶分子链含有氟原子,使其极性增加、耐低温性能变差。本文从分子结构、共混、配方设计、工艺条件4个方面,综述了国内外氟橡胶低温性能改进的途径,着重分析了分子结构与共混。分子结构改进包括在主链或者侧链加入柔性基团,例如氟醚橡胶、氟硅橡胶等;共混主要是指将通过一定手段将其与低温性能较好的橡胶混合均匀。最后,提出了氟橡胶低温性能改进的发展趋势及应用前景。     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

基于粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法

在动态系统基于模型诊断中,状态空间大小与元件个数、时间是双指数关系.K-Best枚举方法每个时刻只考虑K个可能性最大的状态,有效减小了枚举空间,但当系统复杂庞大或诊断周期长时,状态更新仍是一项巨大工程.提出一种结合粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法PF_LUG,利用粒子在状态空间的分布近似其概率,并用不确定图标签的反向匹配代替传统的正向轨迹枚举.算法有效解决了由时间导致的计算量增长问题,使时间对复杂度的影响由指数运算降为乘积运算.仿真结果表明该算法的运行时间相对诊断周期线性增长,比K-Best枚举有明显优势.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.