基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

基于结构动力学特性的损伤识别方法

基于等效模态应变/动能理论,提出了一种利用实际结构的测试数据识别结构中损伤位置的方法。在此基础上,研究了利用模型修正技术识别结构中损伤强度的方法。分别以一个单损伤平板结构和多损伤平板结构为例,通过仿真分析了以上方法的有效性。结果表明,以上方法可以有效识别结构中的损伤位置和损伤强度。     

基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法

镜像铣加工装备及其加工工艺是蒙皮零件加工的有效手段,其特殊工艺对加工刀轨提出了等步距、无交叉、无抬刀且无残留等特殊要求。针对蒙皮零件加工特征的复杂形状,在满足等步距、无抬刀、无交叉的条件下对加工残留区域进行刀轨优化是一个难题。为解决以上难题,本文提出了一种基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法。该方法基于特征将蒙皮零件的工艺信息与几何信息相关联,自动提取加工特征的加工面及其对应的刀轨,将刀轨分割成若干段子刀轨,并构建子加工区域,再利用布尔并运算得到最终可加工区域。然后对加工面区域与最终可加工区域求布尔差识别出加工残留区域,并根据加工残区位置自适应生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的优化刀轨。以典型复杂蒙皮零件验证本文提出的方法,结果表明,基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法可自动识别加工残区,并生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的加工残区优化刀轨,为提高蒙皮零件数控编程效率提供技术支撑。     

基于星载可见光相机的空间碎片探测

空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。     

基于边频相对能量和的柱塞泵磨损状态识别

摩擦磨损是飞机柱塞泵典型的渐进性故障,因磨损量难以直接测量,通常采用振动信号进行间接测量.磨损引起的振动信号故障特征微弱,对磨损状态进行准确地识别比较困难.针对上述问题,提出了基于谐波分量边频相对能量和的磨损状态识别方法,该方法对壳体振动信号进行Hilbert包络解调消除高频周期干扰,得到清晰的谐波分量,在各谐波分量的特定边频区间内计算最大能量与平均能量的比值并求和,将该值作为新的特征量来表征柱塞泵的不同磨损状态,利用网格法对边频区间范围寻优.结果表明,边频相对能量和相比传统的特征频率能量对磨损状态的区分度更高,适于磨损状态识别.      

利用H.264中运动矢量实现运动目标检测

针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.     

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率.      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

基于切比雪夫混沌映射和生物识别的身份认证方案

云计算中访问控制和安全性是两大问题,且与传统的身份认证存在一定区别。利用切比雪夫多项式的半群特性、混沌特性,提出了一种基于切比雪夫混沌映射和生物识别的口令认证密钥协商方案。用户和服务器首先在云服务提供商（CSP）处进行注册,随后无需CSP的参与即可完成认证,建立会话密钥。安全性分析和性能比较表明,方案满足许多安全因素,如双向认证、用户隐私保护、多因素安全、前向安全性,即使CSP的主密钥被泄露,前向安全性也能确保用户会话密钥的机密性;此外,方案还能抵抗中间人攻击、离线口令猜测攻击和仿冒攻击等,并且支持多服务器环境中用户口令和生物特征的高效变更。