转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法

为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿,提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界,利用上一时刻相对位姿信息,将对接环离散几何模型投影到像平面,并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差,进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性,因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验,分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比,结果表明,所提出的算法具有较高的精度和速度。     

基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计

探测器速度引起的多普勒效应会影响脉冲星信号累积轮廓特征,反之,这种轮廓特征改变可用于多普勒估计。提出了一种基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计方法。通过建立累积轮廓非齐次泊松模型,获得多普勒效应对累积轮廓的影响。构造轮廓特征函数对该影响进行度量,并利用函数值与周期误差的关系搜索信号周期。在搜索过程中,将离散观测数据转换为连续能量密度函数,消除相位间隔对累积周期的限制。根据周期搜索结果,结合脉冲星先验知识完成多普勒估计。仿真实验验证了该方法的有效性,其多普勒估计精度优于频域方法。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航研究进展

基于行星定点软着陆探测任务的需求,围绕复杂形貌行星着陆过程环境特点,首先分析了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所面临的主要技术挑战,随后综述了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航的研究现状,并概括了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所涉及的关键技术。最后对未来行星着陆探测复杂形貌特征匹配与自主导航发展方向进行了展望。     

FY—1C卫星姿态控制系统

针对FY－1C卫星姿态控制系统，给出了系统方案、系统设计、系统特点和飞行试验的结果；对一些新的技术设计和新颖特殊的方案特点，从理论分析和技术实现给出了设计思路和工程实现的方法；分析了FY－1C卫星姿态控制系统在轨运行的结果；对长寿命、低成本和稳定连续运行的工程实现进行了研究；给出了FY－1C卫星姿态控制系统的水平能力和应用发展方向。     

一种新的红外烟幕遮蔽效果时域特性评估方法

提出了基于分形特征和Aitkin插值技术的烟幕遮蔽效果时域特性评价的方法,计算了目标热像区域的分数维和分形拟合误差,采用了Aitkin插值技术来获得烟幕场遮蔽效果的时域特性。     

银行印鉴的模糊识别方法

印鉴的计算机自动识别在金融电子化进程中是一个关键问题,也是一项十分难以解决的课题,目前国内外已提出了一些算法,但仍然在存在若干未能解决的问题,本文结合遗传算法,图像分析,模糊识别等方法,提出了一套完整的印鉴识别方法,能适应不同形状,大小的印鉴,配准精度高,特征提取较为全面,有效,分类准确,且能较好的消除背景干扰,基本达到实用要求。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。