基于深度神经网络的机器人加工系统模态特性预测

串联式工业机器人具有工作空间大且灵活性强的特点,被广泛应用于飞机蒙皮、航空透明件等大型结构件的加工。然而,工业机器人存在刚度弱、动态特性空间分布差异大的问题,导致其铣削稳定性极限低,不同加工区域的铣削性能变化明显,可供选择的工艺参数窗口狭窄的问题。研究机器人铣削系统加工过程中的动态特性,建立位姿相关模态预测模型对提升机器人加工性能有重要意义。本文以ABB机器人加工系统为研究对象,提出了一种基于深度神经网络的模态预测方法。首先,采用多普勒测振仪对机器人加工系统进行了模态试验,对多阶模态的空间变化加以分析。随后,根据机器人实际工作空间,设计测试试验组从而获取位姿相关的频响函数集,并利用有理多项式法准确辨识相关模态参数。在此基础上,采用超参数优化法建立深度神经网络预测模型,最终实现工业机器人工作空间内位姿相关的多阶模态参数准确预测。试验结果表明,该方法预测精度可达80%以上。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

多功能安全分析平台在A320液压系统健康状态感知领域的应用研究

多功能安全分析平台（MSAP）是一种储存、加工QAR数据的系统,是国产自主可控的QAR大数据分析平台。本文使用MSAP,建立了A320系列机型液压系统的健康状态感知分析参数——最大液压压力和最大液压温度,最大液压压力的统计结果与第三方软件EMS的结果吻合良好,验证了多功能平台储存、加工等系统功能的有效性。     

基于随机机动模型和落点预测的制导律设计

针对自旋弹体低成本制导律设计问题,提出了一种基于落点预测的新型制导律设计方法。采用随机机动模型和自适应卡尔曼滤波器估计弹体的飞行状态,并解析求解弹体落点预测值,根据落点预测值与目标的偏差生成制导指令。该制导律不依赖于弹体气动参数和弹体运动方程的在线数值求解,避免了常规基于落点预测的制导律所带来的在线计算成本。根据自旋火箭弹的非线性数学模型,通过数值仿真检验了所提制导律在标称参数条件和参数受扰条件下的性能。通过与比例制导律进行制导性能对比,结果表明:所提制导律的制导性能在绝大多数情况下优于比例制导律。      

大数据背景下农产品滞销的指标体系构建及风险等级评定——基于DEMATEL与灰色预测模型的研究

通过分析我国2012年至2017年发生的120个农产品滞销事件,从农产品供应链的生产、销售和运输三个关键环节和农产品滞销的主观、客观和不确定三大类九小类实质原因两个维度,建立了农产品滞销因素的供应链——实质原因(SC-RC)判别与定位矩阵,寻找农产品滞销的主要因素,并使用DEMATEL方法定位其中最关键的因素,再通过AHP-模糊综合评价法构造了预测农产品滞销风险等级的量化指标和计算公式,利用灰色预测模型预测了2019年陕西酥梨滞销风险的等级,从而验证该评价方法的科学性。     

基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。     

基于互信息的输入变量选择算法综述

空间环境是空间态势感知的重要组成部分,在空间科学领域,受限于对日地系统物理规律的全面认知,现有的基于物理机制的空间环境预测模型目前还难以实用化,通常采用的多是基于数据的经验类模型。基于互信息的输入变量选择算法为空间环境要素预测模型的输入确定了思路。由于能充分考虑不同输入、输入与输出之间的潜在关系,基于互信息的输入变量选择算法近年来在回归及分类问题上得到了广泛的应用和发展。本文以输入变量选择算法的3个关键环节,即评价标准、搜索策略和停止准则为线索,从不同角度对基于互信息的过滤式变量选择算法进行了系统的分析与梳理,重点对不同变量评价标准依赖的假设条件进行了数学上的推导和说明。最后总结了其发展规律,可为后续研究尤其是建立空间环境预测模型提供借鉴。     

多变量线性系统的特征模型及控制方法

对多输入 -多输出高阶线性定常系统从理论上详细推导出了其特征模型 ,并给出了基于特征模型的自适应模糊广义预测控制方案。所建立的特征模型为智能控制器设计和一些高阶对象的低阶控制器设计提供了理论依据 ,特别是为大型空间挠性航天器的控制提供了一种有效的途径。通过对一个航天器控制的仿真研究验证了所给方法的有效性     

航空电子产品的BAYES可靠性评估

针对航空电子产品可靠性评估问题, 确定了环境因子的分布, 把模拟试验信息通过环境因子折合得到了可靠性的预测分布。利用此预测分布作为验前分布结合飞行试验信息得到可靠性的验后分布。仿真算例表明这种方法比经典统计方法和传统BAYES方法更合理     

基于滑模干扰观测器的空空导弹三维预测制导律设计

针对目标大机动情况下制导准确性较差的问题,研究了基于滑模干扰观测器的空空导弹三维预测制导律。利用连续时间非线性预测控制方法,根据导弹当前的状态,选择弹道跟踪误差作为预测性能指标,对其进行在线滚动优化,获得制导指令。同时为了进一步提高导弹制导规律的抗干扰能力,利用滑模干扰观测器对内部不确定性和外部未知干扰进行逼近,并与预测控制方法所得到的制导指令进行综合得到优化制导指令。最后仿真结果表明,所设计的PCG相比于传统的PN,性能有较大的改善,能够实现目标大机动情况下的精确制导,并且所需导弹机动过载小、脱靶量小,具有一定的鲁棒性。