针对C25计算机的总线式开发系统的设计

目前商家为C2 5计算机提供的调试环境多为纯软件的仿真调试 ,对工作在恶劣环境下的C2 5弹载计算机而言 ,这种调试手段有很大的局限性 ,软件调试不具有实时性 ,而且不支持对C2 5计算机的硬件调试。C2 5计算机开发系统是专为C2 5弹载计算机的开发调试而设计的。本文详细描述了C2 5开发系统的功能、实现及设计特点 ,并阐述了它对提高C2 5弹载计算机的调试开发效率 ,提高设计可靠性的重要意义。     

辅助动力装置控制系统传感器智能解析余度方法

针对辅助动力装置(APU)控制系统传感器故障,提出了一种基于协方差优化集成极限学习网络(COSELM)的传感器智能解析余度方法。该方法能够根据在线序列预测误差的最小方差来自适应更新单个在线序列极限学习机的权重系数,发挥和权衡各个学习模型的优势,通过提高模型算法的稳定性和泛化性,改善传感器智能解析余度的精度。通过在某辅助动力装置控制系统传感器解析余度的验证表明,提出的COSELM方法可以解决传感器在发生偏置故障时的信号重构问题,重构误差不超过1%,适用于不同辅助动力装置个体,为其提供可靠的解析余度。     

基于逆动力学和在线参数辨识的飞机姿态控制

传统的综合飞行/火力控制系统的设计使用了PID(Proportion-Integral-Differential)结构的飞行/火力耦合器,具有鲁棒性差、设计工作量大等缺点.提出了一种基于逆动力学和在线参数辨识的方法,用于直接设计综合控制系统中的姿态控制器.其中,对飞机的转动动力学方程,推导得到了其逆特性的解析形式;使用在线参数辨识方法,对飞机的气动特性进行估计并用于舵面分配.以六自由度非线性飞机模型为对象进行了仿真,结果表明所设计的姿态控制系统具有快速性好、通道间解耦效果明显、对气动模型误差的鲁棒性强等优点.本方法也可推广用于其他的飞行器姿态控制系统设计.     

数据流频繁闭集的在线挖掘

基于算法LossyCounting,提出了数据流频繁闭集的在线挖掘算法LC_Closed(LossyCounting_Closed).设计了基于前缀树的频繁闭集压缩存储结构CI-forest(ClosedItemsets-forest),利用该数据结构可以快速的插入和查询闭集模式,且在处理新的事务数据时能够快速定位相关的历史闭集模式.该算法采用在线的处理方式,提高了算法的实时性.实验的结果证明该算法是有效的.      

转子磁链角在线校正的异步电机矢量控制系统研究与实现

为保证转子磁链定向准确,提出了一种在线校正转子磁链角的方法。通过检测空间电压矢量PWM中的零电压矢量期间相电流的变化量,计算得到转子磁链的准确角度,经调节器在线调节转差角频率大小,从而校正转子磁链角,达到了提高电机控制性能的目的。通过试验验证了理论的正确性和方法的有效性。     

基于EHW和RBT的电路故障自修复策略性能分析

在诸如深空、深海等特殊环境中的电子电路,传统的基于冗余容错技术提高电子系统可靠性的方法受到了很大程度的限制,进而基于硬件演化（EHW）的故障自修复策略开始被广泛研究。但是后者也存在一些弊端,如存在电路演化规模大、电路演化速度慢、故障修复能力有限等问题。因此,在前期工作中,提出了基于EHW和补偿平衡技术（RBT）的电路故障自修复策略。通过从故障自修复能力、故障修复速度、硬件资源消耗等角度对比分析,相比于常规的基于EHW的故障自修复策略,基于EHW和RBT的电路故障自修复策略的故障修复方法灵活、故障修复类型多,且能缩减电路演化规模、缩短电路演化时间、提高电路修复速度、硬件资源消耗可控,其可行性和有效性得到了论证,具有重要的工程应用价值。      

一种基于可钻性在线辨识的月面钻进控制方法研究

钻取采样作为一种获取深层月壤的有效方式被应用于地外天体采样任务。不同于地面钻探,无人月面钻取采样面临诸多技术难点,例如遥操作信号延迟、探测器传感资源有限、缺乏采样点地质信息以及月壤力学特性复杂等。为保证采样任务高效可靠地执行,采样装置需充分利用有限的探测器硬件资源,依据钻进工况实时调整钻进工艺参数,对未知的钻进环境具有适应能力。提出一种基于可钻性在线辨识的月面钻进控制方法。利用可钻性指标综合评价当前对象的钻进难易程度,采用模式识别方法辨识钻进对象的可钻性等级并实时匹配最优的钻进工艺参数,从而实现钻进过程的智能控制。为验证所提出控制方法的有效性,开展了模拟月壤月岩交替布置的钻进试验研究。试验结果表明:该方法能够有效控制钻进负载。     

采用主流FPGA的数字电路在线生长进化方法

采用主流FPGA器件构建了在线进化平台,提出了一种适合较大规模数字电路在线进化的生长进化方法。该方法模拟植物生长机理进化以解决进化速度缓慢问题,采用增长验证评估方法取代传统的穷举式验证评估方法来解决在线验证评估难题;应用免疫遗传算法克服遗传算法的早熟收敛问题;采用多参数级联十进制整数编码方法缩短染色体长度;采用生长进化方法成功地进化出了16位加法器和8位乘法器。对比实验结果表明,采用生长进化方法无论是进化出的电路规模,还是进化速度均优于传统的直接进化方法。     

月球风化层钻取采样过程密实度分类研究

钻取采样是月球风化层土壤样品获取的重要方式,密实度是重要的风化层月壤原位特性,对钻进过程中的策略制定有重要影响。本文结合钻取采样过程特点,提出了通过采样机构的力、速度、电流、温度等传感器获取的瞬时信息感知月壤密实度的方法,利用深度学习方法构建一类适应于可变长度序列数据的门控型循环神经网络,实现钻进过程月壤密实度在线分类。研究表明,该分类方法在风化层钻进过程中月壤密实度感知滞后时间约为33 s,对未知序列数据识别正确率大于89.36%,具有较高的分类精度和泛化能力。