基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.     

一种基于参数控制的低轨星载接收机载波跟踪算法CSCD

低轨星座接收机面临大多普勒频移及频繁快速换星等设计约束,对其载波跟踪环路设计提出了较高的动态适应性与跟踪精度要求。针对以上问题,提出了一种基于参数控制的载波跟踪算法。该算法引入环路控制因子参数,将环路滤波器分为牵引和跟踪两阶段。基于理论建模推导环路控制因子的最优参数配置原则,指导实现牵引和跟踪两种状态滤波器的协同配合,在牵引阶段有效引导大多普勒信号快速入锁,在跟踪阶段精确估计载波频移参数,实现基于低轨星载平台的GNSS信号快速准确跟踪。理论与仿真结果均表明基于参数控制的载波跟踪算法能够有效提升环路的动态适应性与跟踪精度,满足低轨星载接收机的设计需求。与传统算法相比,该算法在保证信号跟踪精度的同时,能够将收敛时间缩短78%,且环路设计简单,易于硬件实现。     

基于视觉引导着陆的微小型四旋翼设计及实现

为了增强四旋翼的自主性,借用视觉导航方法要求在GPS丢失信号或信号精度不高的情况下进行辅助定位,使得四旋翼能够在某些特殊需求场合自动着陆。针对Harris角点检测算法计算量大的问题,设计了一种快速、准确的标志图像识别算法,将一个区域内的所有角点转换成一个单值角点,替代了Harris算法中的局部非极大值抑制算法,减小了计算量,并进一步设计了视觉模式下的姿态与位置转换算法和视觉着陆控制算法。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建了微型四旋翼实验平台系统,并实时在线进行了性能实验,结果表明,标志图像识别算法能正确检测和识别出标志图像,视觉着陆算法也成功实现了四旋翼实验平台的着陆功能。     

基于LSTM的飞行数据挖掘模型构建方法

提出了一种基于LSTM （Long Short Time Memory）模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。     

判别性正则化:一种新颖的分类器学习方法(英文)

提出了一种新颖的正则化方法-判别性正则化(Discriminative regularization,DR),为分类提供了一种通用的结合样本先验信息的方式.通过将先验信息引入到正则化项中,DR不但使分类器实际输出与期望输出之间的经验损失达到最小, 而且能在输出空间中同时最大化类间散性与最小化类内紧性.此外,通过将等式约束嵌入到目标函数中,DR的求解还可转化为解线性方程组问题,从而得到全局解析解.分类实验验证了DR的优越性.     

铁谱图像自动识别系统的开发与设计

立足于我国航空发动机发展的现状,结合铁谱技术的发展,阐述了铁谱图像自动识别系统的结构和组成部分,进一步促进我国新型飞机油液故障诊断系统的研究、设计与发展。     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。     

一种星图识别的星体图像高精度内插算法

介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%.