一类递归序列的稳定性和振动性

研究了递归序列x_(n 1)α-β_(n-1)/1-g(x_n),n=0,1,的持久性、振动性、稳定性和全局吸引性。其中α、β为正实数,g(x)是非负连续函数。     

基于Flink复杂事件处理的空间站实验柜排废气安全监测

空间站实验柜密封箱体在通过抽真空、充氮气进行排废气时一旦失控,将产生箱体失压或过压的风险,对排废气过程进行安全监控和故障识别,将面临多参数耦合以及时序逻辑等复杂事件处理问题。将大数据流处理技术Flink及其复杂事件处理(CEP)库应用在排废气安全监测上,设计出相应异常模式序列对排废气过程监测的数据流进行匹配,从数据流中实时检测出复杂事件序列。在仿真测试条件下,基于Flink CEP的监测程序故障检测率和隔离率均达100%,能有效剔除传感器瞬态异常导致的虚警。     

基于ICKF的永磁同步电机无传感器控制方法

针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

基于遗传算法的产品拆卸序列规划研究

拆卸序列规划(Disassembly Sequence Planning,DSP)是民用飞机维修规划的一个重要内容,也是在设计阶段对民用飞机产品维修性的一个评估.为了能以较高的效率求解出产品拆卸序列的方案,本文首先根据拆卸特点构建了产品拆卸混合图模型.该模型描述了零部件之间的连接关系和优先关系,然后通过分析产生产品的拆卸序列.在此基础上建立目标函数并利用遗传算法的计算速度和灵活性的特点对拆卸序列进行优化.最后,通过一个实例,验证了本文方法的可行性及其计算效率.     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。     

基于TestStand的先进飞机ACP综合测试系统

音频控制面板(ACP)用于向飞行机组提供与各种通信系统联接的方法,并监控来自导航系统的音频信号.与音频管理组件(AMU)配合对飞机上的各种无线电通信和无线电导航通道进行选择,管理和控制来往于飞行机组的音频信号,同时显示相应的选择控制状态.     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

航空发动机非线性模型实时计算的迭代方法研究

针对航空发动机非线性模型将作为未来机载应用而需要严格实时性的问题,研究了求解模型的迭代方法,综述其历史发展情况,并讨论收敛性问题,同时提出一种改进应用方案,即模型在过渡态仿真时可将上一状态点雅可比矩阵直接应用于下一点计算,能够在典型应用方案基础上直接减少气动热力模型计算次数,从而提高整体模型执行效率.通过实际算例对这些应用方案进行仿真比较与分析,结果表明:①Broy-den秩1法执行效率最高,更适宜用于模型实时计算;②改进应用方案简单、有效,为进一步满足非线性模型的严格实时性要求奠定基础.