基于LSTM的TTE网络速率约束流量预测

时间触发以太网（TTE）中的速率约束（RC）流量为事件触发流量,在RC流量动态调度的应用场景下,若能预测未来短时间内数条RC流量到达交换节点的序列,使交换节点提前进行调度决策,以减小RC流量时延,提高网络吞吐量。对RC流量到达序列预测问题进行了研究,建立了RC流量的到达序列模型,提出了基于长短期记忆网络（LSTM）算法的RC流量预测算法。利用OMNET++工具进行TTE网络仿真,得到多组混合关键性配置下RC流量的传输数据;以此作为输入样本对预测算法进行训练和测试。实验结果显示,LSTM算法在RC流量预测问题的准确率达到了70%以上。通过对比实验说明所提算法适用于RC流量预测场景。      

涌浪及降雨影响下的GNSS海面反射信号建模

全球导航卫星系统（GNSS）海面反射信号的模拟仿真采用的海浪谱多为风驱模型,而忽略了真实复杂环境中涌浪、降雨的影响。为此,提出了一种涌浪、降雨影响下的GNSS海面反射信号模型。首先,对Elfouhaily海浪谱、涌浪谱、降雨谱分别进行仿真,从海浪谱的角度分析涌浪、降雨对GNSS反射信号的影响。然后,设计了引入涌浪、降雨影响因子后的GNSS反射信号建模的方法,并建立噪声模型。最后,对星载场景下仿真得到的二维时延-多普勒相关功率分布图像（DDM）、时延相关功率波形（DW）进行分析,并与英国技术演示卫星（UK TDS-1）实测数据的处理结果进行了对比验证。结果表明:涌浪主要形成对GNSS反射信号影响较大的大尺度粗糙海面,而降雨对GNSS反射信号影响较小;仿真的DDM与实测数据结果的波形有很好的一致性,DW对比的相关系数达到0.92,优于未修正模型的对比结果,模拟的反射信号更为真实,证明了提出的GNSS反射信号建模方法的可行性、有效性。对真实复杂环境下的GNSS反射信号建模及GNSS反射信号星载探测应用研究具有一定的参考意义和实用价值。      

基于QAR数据的碳当量值适航符合性验证方法

为评估飞机碳排放水平并验证适航性,对国际民用航空组织最新的碳排放认证程序进行了研究。以比航程（SAR）和基准几何因子（RGF）组成的综合指标碳当量值作为评估适航性的度量,根据飞机最大起飞重量（MTOM）值选取试飞测量点,并确定对应的飞机碳当量值限制线。提出了一种基于快速存储记录器（QAR）数据的飞机碳当量水平快速评估方法,利用新服役飞机的QAR数据,使用多参数支持向量机回归（SVR）方法分别建立燃油消耗率和飞行速度相对于推力的修正关系,通过飞机总重换算求解3个飞行测量点条件下的SAR值,并计算碳当量值。使用一架B777-200新飞机的QAR数据进行实例分析,计算结果显示,该机型碳当量值为1.598 7,超出限制线20.5%。提出的基于QAR数据的碳当量值计算方法可以用于飞机碳排放水平的快速评估。      

基于静电互相关灵敏度加权的气路碎片监测

由于静电传感器阵列（ESA）安装位置及电极数目受到工作环境限制,导致航空发动机故障预测与健康管理（PHM）系统的线性独立测量信息数较少。针对此问题,提出了一种基于静电互相关（CC）灵敏度加权的气路碎片监测方法,在同一电极数目的条件下利用互相关聚焦原理有效增加了能够表征不同敏感区域的测量信息。在此基础上设计了8电极ESA,建立了不同电极对的互相关灵敏度分布,并以获取的16个相关速度值对其进行加权计算,计算结果反映了带电碎片的速度和位置信息。带式静电实验装置和颗粒落体实验装置的实验结果验证了所提方法的有效性,对单颗粒与多颗粒的监测结果和实际分布的平均相关系数分别达到了0.668与0.652,提高了PHM系统的监测信息量和稳定性。      

CFRP/钛合金叠层构件陀螺铣孔方法

陀螺铣孔方法在普通螺旋铣孔的基础上,通过将铣刀倾斜一定的角度,使其在自转的同时围绕孔中心轴线做圆锥摆动式公转,以减少轴向力、提高制孔质量。利用陀螺铣孔方法对碳纤维增强复合材料（CFRP）/钛合金叠层构件进行制孔,分析了陀螺铣孔方法下制孔入口和出口阶段的材料去除速率、刀具侧刃和底刃的切削比例、底刃速度零点等。与普通螺旋铣孔相比,陀螺铣孔方法不会引起制孔入口和出口阶段材料去除速率的突变、其侧刃和底刃切削比例变大、底刃速度零点不进行切削。通过试验研究了制孔轴向力、切削温度的变化情况,发现陀螺铣孔方法可显著减小轴向力和切削温度。利用扫描电镜（SEM）对孔壁的表面质量进行了观测,发现陀螺铣孔方法可以消除CFRP孔入口部位的分层现象,且CFRP和钛合金材料的过渡部位也未产生明显的损伤。研究结果表明,陀螺铣孔方法有助于提高CFRP/钛合金叠层构件的制孔质量,具有潜在的工业应用价值。      

锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计

锂离子电池的荷电状态（SOC）和电池容量估计是电池管理系统的核心。由于SOC和容量在估计过程中参数相互影响,提出一种适用于三元锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计方法。采用戴维宁等效电路模型,建立数学模型及状态空间方程。针对不同温度下电池特性不同的问题,在不同温度下开展了模型参数辨识,建立了参数随SOC及温度的变化关系。基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法建立了电池状态多尺度联合估计模型,对电池的SOC、极化电压在微观时间尺度上进行估计,对电池的容量在宏观时间尺度上进行估计,并对SOC估计中的容量进行更新,保证了电池长期估计的精度。在宽温度范围内进行验证,所建立的三元锂离子电池多尺度联合估计方法具有较高的精度。      

基于CGAN的避扰通信决策网络离线式训练方法

基于强化学习的避扰通信,由于需要不断地与环境交互从中学习到最优决策,其决策网络的训练时间受环境反馈速率的约束,通常耗时严重。针对这一问题,提出了一种离线式训练方法。构建出一种频谱虚拟环境生成器,可以快速生成大量的逼真合成频谱瀑布图,用于避扰通信决策网络训练。由于所提方法脱离真实环境反馈,形成离线式训练,进而显著提高模型训练效率。实验结果表明:与实时在线训练方法比较,所提离线式训练方法的训练时间可以减少50%以上。      

基于受限参变率的飞翼无人机舵面阵风减缓控制

飞翼无人机具有俯仰惯量低、纵向稳定性弱等问题,使其阵风响应对飞行参数的变化较为敏感,并且飞翼无人机的舵面较多,不同的控制策略下阵风减缓的效果不同。因此,对这类飞行器进行考虑参数变化率阵风减缓线性变参数（LPV）控制律设计,并对不同舵面组合方式的控制性能展开对比研究。结合参数依赖的Lyapunov函数方法和变参斜投影降阶算法,构建了同时考虑参数变化率限制和模型降阶条件的LPV阵风减缓控制器。基于该方法对Mini-MUTT飞翼无人机模型设计LPV阵风减缓控制器;探究了不同舵面控制策略对减缓效果的影响。结果表明:采用变参斜投影降阶算法得到的降阶模型可有效表征全阶模型的动力学特性;设计的LPV阵风减缓控制器能够保证阵风在较宽速度范围内有效减缓;在单一舵面阵风减缓中,置于外侧的舵面控制效果优于内侧舵面;而在双舵面阵风减缓中,双舵面的控制效果优于单一舵面,但控制所需输入能量也会增加。在工程应用中需要针对具体问题,综合考虑控制效果和能量消耗以确定合适的控制策略。      

基于SMO的改进型转子位置检测方法

针对无位置传感器永磁同步电机（PMSM）在高速运行时无法准确观测转子位置,导致三相电流波动畸变的问题,提出了一种改进型滑模观测器（SMO）来预估转子位置和速度的新方法。该改进型滑模观测器采用S型切换函数来估算反电动势,并通过软件锁相环（SPLL）算法计算转子位置角,降低了传统滑模观测器抖振对转子位置角的影响,实现了PMSM在高速运行状态下转子位置角的准确观测。开发出一套高速永磁同步电机控制器,实现了电机在超高速高功率状态稳定运行。      

基于深度学习的图像拼接篡改检测

传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络（CNN）,将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元（ELU）,使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。