基于堆栈自编码网络的铣刀磨损特征提取方法

针对传统切削数据人工提取的特征主观性和盲目性强、特征提取过程耗时且提取质量难以保证等问题,提出一种基于堆栈自编码网络(SAE)的切削信号数据特征提取方法,构建了由3个自动编码器(AE)组成的SAE网络。前一个AE无监督训练后得到隐藏层特征,作为下一个AE的输入,最后整体利用反向传播算法进行有监督微调,从而得到更优的特征表达。从基于SAE的数据重构性能分析和加工信号特征主成分分析2个层面,对切削信号特征提取的优劣进行评估。实例验证说明,相比于传统手工提取特征的方法,所提方法在压缩信号的特征提取方面表现出明显的优势,进一步说明了SAE特征提取的有效性。     

基于距离代价函数和信息熵的发动机性能参数估计研究

研究发动机部件性能参数变化规律,对于减少维修次数和推动视情维修具有重要意义。针对测量参数个数少于待估性能参数的情况,给出了一种通过构建代价函数和优化算法的参数估计方法。原代价函数只考虑当前点参数,缺少与前面点参数的联系,因此结合自组织神经网络,构造了包含以前与当前点参数的距离代价函数。并提出了一种快速的参数估计方法。由于准确的部件性能参数很难获取,并且参数趋势估计不同于单纯的点估计问题,以对应的测量参数为基础,利用信息熵方法评定部件性能参数估计效果。进一步得到距离代价函数对应的参数信息熵为0.6805,优于原代价函数的估计结果。最后通过实例验证了参数估计方法的有效性。      

高超声速飞行器气动伺服弹性的自适应抑制

针对弹性高超声速飞行器的气动伺服弹性问题，提出一种结合线性自抗扰和自适应陷波器的综合控制方案。针对强耦合和强不确定性问题，采用线性自抗扰控制对总扰动进行快速估计和补偿。为了在最小化对刚体控制性能影响的同时实现对频率未知且时变的弹性模态的抑制，采用能够在线估计弹性频率的自适应陷波器。根据气动伺服弹性抑制问题的特点提炼出对自适应陷波器的性能需求。针对这些需求设计了两种基于递推最大似然法的多频率直接辨识方案——参数单独自适应和同时自适应方案。为了提高辨识算法在各种随机扰动下的鲁棒性，在此基础上提出一种在线有效性监督机制，并通过大量的数字仿真对两种方案进行了性能对比。最后，在弹性高超声速飞行器模型上进行仿真，仿真结果验证了所提控制方案的有效性。     

超低温精密智能铂电阻温度变换器设计

以16位MSP430CPU为核心,通过可编程增益模数转换器AD7715的应用,实现涵盖超低温度在内的全量程温度测量。利用AD7715自带的校准功能,消除增益与零点的漂移和误差,设计出免于调试、可完全互换的铂电阻测试数字化、智能化平台。通过不同温度段温度--电阻函数,解决温度精确计算的难题。测试结果表明:智能铂电阻温度变换器可以与各不同温度段的铂电阻温度传感器匹配,通过简便的传感器校准特性输入设置,消除通用传感器特性造成的误差,获得更高的测试精度。     

一种大功率电源模块的低功耗供电线路设计

为了提高大功率DC/DC电源模块的传输效率，降低电路的功耗，文章设计了一种合理的低功耗供电线路，为电源模块中的芯片提供稳定的低压直流输出电压。文中采用电压控制型MOSFET作为调整元件并结合输出电压反馈电路，避免了输入电压过高时因三极管工作电流限制造成的供电线路功率损耗过大问题，有效提高了大功率开关电源模块的传输效率和供电线路输出电压的稳定性。最后通过试验验证文中设计的供电路静态功耗小、传输效率高，且线路简单易于实现。     

部分频带噪声干扰条件下快跳频系统性能研究

部分频带噪声干扰是常见的一种干扰形式，对于快跳频系统来说，当干扰功率一定时，存在最佳的干扰比例。自归一合并算法是快跳频系统中一种简单有效的抗干扰处理算法。文章结合自归一合并接收算法下快跳频系统的理论误码率，对部分频带噪声干扰的影响进行了分析；同时建立快跳频系统仿真模型，在不同条件下分别针对多种分集数进行了仿真，得到不同干扰比例对系统性能的影响；并将实际系统的测试数据与仿真结果进行了对比。仿真得到的结论可以为实际工程中快跳频系统的性能评估及参数设计提供指导。     

GH4169铸锭中夹杂物的类型及分布规律

高温合金中夹杂物是影响合金冶金质量和使用性能的主要因素。采用三联冶炼工艺对GH4169合金进行冶炼，并利用配有能谱仪的扫描电镜系统研究了VAR铸锭边缘及顶端区域夹杂物类型与分布的变化情况，为夹杂物的进一步控制提供参考。结果表明，在横向方向上，随试样所在位置远离铸锭边缘，夹杂物的平均尺寸由3.15 μm递减至2.58 μm，其数量密度由2 291 N/mm²（N代表夹杂物个数）降低至1 429 N/mm²；在纵向方向上，随试样所在位置远离铸锭顶端，夹杂物的平均尺寸由3.47 μm递减至2.84 μm，其数量密度由1 453 N/mm²降低至904 N/mm²，而合金中均包含5种类型的夹杂物，其类型与试样所在位置无关。最终，本实验初步判定φ508 mm的GH4169铸锭较为合适的车削量与切头量分别为30~40 mm和110~120 mm。     

面向卫星电源系统的一种新颖异常检测方法

面向卫星电源高维周期性时序遥测数据，提出了一种新颖的代表性特征自编码器（RFAE）模型，并用于无监督的异常检测。RFAE采用改进的堆叠自编码器损失函数和训练算法，从而使模型可以学习到相位相同样本的代表性特征；然后根据代表性特征重构样本，根据重构误差来判断样本是否异常。在试验部分首先通过模拟数据校验了RFAE算法能够有效地检测出高维周期性时序数据的异常，然后又采用某卫星电源系统2014年1~12月真实遥测数据进行试验，RFAE异常检测准确率达到99%，检测效果明显优于目前的其他异常检测算法，具有较高应用价值。     

空间失稳目标线阵成像畸变分析与三维重建

针对线阵扫描型激光雷达在非合作失稳航天器三维模型重建过程中，存在运动目标线扫数据畸变且目标因失稳导致运动特性难以准确估计问题，提出一种带畸变自修正式三维重建方法，并进行畸变容忍度临界值分析。该方法基于测量系统的角精度与测距精度设计畸变容忍度临界值判定条件，首先根据实际工况与判定条件进行比对，判定是否对线扫数据进行初始畸变恢复；其次，对相邻扫描带畸变点云依次进行配准获取目标运动增量、解算目标瞬时运动参数；然后对目标运动参数进行自修正式处理，去除特征突变点干扰；同时依次恢复点云到初始几何位置，完成初始目标三维重建；最后，通过系统进一步迭代，位姿增量自收敛直至最终满足重建精度要求。仿真结果表明，该方法在缺失非合作目标先验信息的情况下，能够有效避免因线扫描导致的畸变问题，并较为快速地实现满足精度要求的目标三维重建，有较强的鲁棒性。