参数曲线形状修改

提出一种新的、基于余弦伸缩函数、针对参数曲线的形状修改与变形方法。首先定义了特殊的伸缩函数 ,在此基础上构造了形状算子矩阵 ,其次将该矩阵与伸缩中心及主方向结合构造出两种变形矩阵 ,最后用变形矩阵去乘待变形曲线在局部坐标系下的位置向量 ,或用它乘以给定向量场再加待变形曲线在原坐标系下的位置向量从而产生变形效果。伸缩函数含有若干可变参数 ,每个参数可产生不同的形状修改效果 ,比如控制被修改部分与未修改部分间的连续阶 ,容易得到理想的变形效果。理论分析实例表明该方法在几何造型 ,计算机图形学等领域有潜在适用性。     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像,实验结果表明,相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型,本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。     

多传感器协同识别跟踪多目标管理方法

针对被跟踪的目标中存在虚假目标的问题,首先建立基于风险理论、贝叶斯理论和证据理论的目标识别模型,在此基础上考虑边跟踪边识别的情况,建立同时考虑目标跟踪和识别性能的风险函数模型。在模型求解过程中,提出一种基于多Agent分布计算理论的分布式算法。仿真实验结果表明:目标识别框架下能够对目标有效识别并及时停止对虚假目标跟踪;提出的传感器方案求解算法具有较好的求解质量和较快的求解速度;本文传感器管理方法能够避免传感器资源浪费,提高对真目标的跟踪效果。      

变背景下斑点状散布目标自动识别算法

从自动目标识别原理出发,通过对变背景下斑点状散布目标特性的分析,发现了该类目标图像中背景、噪声和斑点状散布目标的固有规律。进而,从图像像素灰度这一最基本的要素着手,研究了如何在大量的序列图像中搜索目标帧位置的方法。然后,基于目标轮廓提取和串行边界分割技术,解决了变背景下斑点状散布目标自动识别的难题。实验结果证明:该算法具有高效、快速、稳定、适用等优点,并为相关领域内的应用提供了宝贵的参考价值。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

基于时域光度探测的卫星频率特性反演研究

卫星的行为特性、意图判断、健康状态诊断等对于空间态势感知具有重要意义,而传统的探测手段无法确定在轨卫星是否正常运行。时域光度探测作为一种新型遥感探测技术,利用高速、低噪声的探测器对卫星机动调制的光学信号进行采样,解调后可反演卫星频率、振动等特性。文章针对低轨卫星目标,首先建立基于形态学滤波来抑制自然天体干扰的空间目标跟踪定位模型,获取目标时域光度信息,再采用频谱分析方法,获取目标频率特性与运行特征。结果表明,文章提出的时域光度探测技术,在卫星频率特性反演和卫星运行状态识别方面具有较好的应用前景。     

一种面向空间非合作目标的强化学习多臂协同俘获策略研究

针对空间非合作目标清除任务中的目标适应性以及俘获动作规划复杂性等问题,提出了一种基于强化学习方法并结合“多臂分组协同”机制的包络俘获策略。首先构建了多臂俘获机构的物理模型和运动学模型,之后利用SAC(soft actor-critic)算法并引入前演训练（PT）设计了强化学习控制器,接着基于“多臂分组协同”奖励机制设计奖励函数以训练得到最优俘获动作。为了验证俘获策略对单目标作业的高效性和对多目标作业的高适应性,对各种目标分别进行仿真实验。仿真结果表明：所得的俘获策略可以对多种构型的目标实现高效、高适应地俘获。     

激光测高仪回波分解算法

开发了一种激光测高仪回波基本信息提取算法,对回波数据进行了高斯波分解,获取了高斯波分量的个数,及每个高斯波分量的波中心位置、宽度和幅度等参数．该算法首先根据回波拐点的数目和位置确定出高斯分量的个数及每个高斯分量的波中心位置和宽度初始值,随后利用线性最小二乘法计算出每个高斯分量的幅度,最后将经过选择和标记的高斯分量针对实际回波采用Levenberg-Marquardt方法进行拟合,得到优化后的高斯波基本参数．通过这些基本参数信息,能够进一步推导出激光测高仪光斑内各个反射表面的垂直分布、起伏程度和反射率等基本信息．     

基于Copula的民航发动机性能参数阶段可靠性评估

民用航空发动机的性能参数状态呈现多阶段变化特性,目前性能参数状态的评估方法不能有效利用状态监控大数据准确识别其对民航发动机性能的影响,据此提出一种新的考虑民航发动机性能参数状态动态演变阶段相关性的可靠性评估模型。模型根据变点分阶段的特性利用动态Wiener过程对民航发动机性能参数状态进行表征,利用Copula函数建立阶段性动态Wiener过程的联合概率分布函数模型,同时结合民航发动机性能参数状态演变的首达阈值的数学性质,利用蒙特卡洛仿真抽样法进行可靠性评估。利用航空公司实际的状态监测数据验证所提模型的优越性,结果表明,相较于不考虑演变阶段间相关性的模型,所提模型对评估民航发动机性能参数的状态可靠性的平均误差降低了约12.9%。