基于TTP协议的飞机配电系统通信仿真研究

针对飞机配电系统典型单元,建立基于时间触发的四节点控制与通信模型;实现系统典型节点的信号交互,并进行实时控制与仿真分析。以供电系统处理机(PSP)、发电机控制器和汇流条控制器的组合(GCUs+BPCU),某个负载管理中心(ELMC)、以及多个固态功率控制器(SSPCs)为四个典型节点,在研究模型节点内部控制与逻辑关系、建立消息时刻表的基础上,仿真了配电系统在双发、单发、应急情况下,汇流条和负载的自动管理。仿真结果表明,信号严格按照确定的消息时刻表传送,通信具有较高的实时性和可靠性。研究结果为时间触发协议在航空器领域的应用提供了参考。     

中国深空网首次△DOR联合测轨试验分析

通过分析中国深空网首次△DOR（Delta Differential One way Ranging,双差分单向测距）联合测轨试验的干涉测量事后数据,重点从观测量随机精度、闭合时延等方面讨论了国内深空网与国内VLBI（Very Long Baseline Interferometry,甚长基线干涉测量）观测网、国内深空网与国际深空网的联合干涉处理情况,并与ESOC（European Space Operation Center,欧洲空间操作中心）数据处理结果进行了比对.试验结果表明：我国深空网已具备独立或联合开展深空探测器导航测轨的系统支持能力;深空站系统具备高速率数据接收、采集、记录、传输能力,采集数据处理精度优于1 ns;深空网干涉测量信号处理中心具备多体制信号的干涉处理分析能力,其分析精度与ESOC处理精度差异在0.1 ns量级.     

星间链路在空间态势感知中的应用研究

通过对星间链路和空间态势感知系统国内外发展现状的分析,指出星间链路在空间信息有效获取、安全传输和实时应用以及保障空间态势感知系统战场生存能力等方面起着重要的作用.针对星间链路在未来空间态势感知系统中的应用需求,提出包含空间通信模型和空间导航模型在内的空间感知体系基本架构,并对该架构下星间链路的设计要求或者特点进行分析,指出星间链路应该具有灵活可变的星间路由策略和联网结构,并能够支持高速可变和安全可靠的星间数据传输.分别从空间网络和卫星节点2个层面提出了系统实现的关键技术,并给出部分关键技术的研究重点和研究方法.上述研究结果可以为星间链路及相关领域的研究工作提供一定的借鉴和帮助.     

基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配

依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

A new bearing fault diagnosis method based on modified convolutional neural networks

Fault diagnosis is vital in manufacturing system.However,the first step of the traditional fault diagnosis method is to process the signal,extract the features and then put the features into a selected classifier for classification.The process of feature extraction depends on the experimenters’experience,and the classification rate of the shallow diagnostic model does not achieve satisfactory results.In view of these problems,this paper proposes a method of converting raw signals into twodimensi...     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications.Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system,which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses.Recently,Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic.Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically.This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal(IRT) image.First,IRT technique is ...     

Application of improved active disturbance rejection control algorithm in tilt quad rotor

The Tilt Quad Rotor(TQR) has complex dynamics characteristics, especially in conversion mode. It is difficult to build the dynamic model of the TQR and the environmental factors have a great influence on it. To solve the problem of control in conversion mode of TQR, this paper carries out the design of the controller based on improved Active Disturbance Rejection Control(ADRC). According to the characteristics of flight in conversion mode, Tracking Differentiator(TD) with explicit model is used ...     

基于BP网络的机组工作量评估方法研究

为研究机组工作量的评估问题,搭建了模拟飞行实验平台,设定了7种不同负荷的飞行任务。模拟飞行中,对被试的生理指标进行测量,并采集其主观评价值。采用BP网络进行数学建模,将生理指标测量值作为输入、NASA-TLX表法的评价值作为输出,利用输入、输出模式对对网络进行训练,并对该方法进行验证。结果表明,基于BP网络的机组工作量评估方法,较传统方法更为稳定、精确,且大大降低了被试数量。提高训练模式对的数量、简化生理指标的测量过程,并保证测量精度是该方法成功的关键。     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。