基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

基于大数据的空间目标监测数据管理系统设计与应用

针对空间目标探测与识别试验系统监测站(简称监测站)海量目标识别数据管理效率不高、数据分析处理能力不足、观测数据使用效益未完全发挥、对系统服务性能提升贡献度不高的现状,利用Hadoop等大数据技术开发具备数据存储管理、分析挖掘、质量评估等功能的平台,建立系统设备性能状态主动受控式预警系统,解决了海量观测数据存储管理的难题。同时,综合利用大数据分析结果,挖掘探索监测数据相关性与影响规律,为提升空间目标监测系统服务性能提供可靠支撑。     

复杂电磁环境中智能决策对抗技术的应用

当前雷达技术的发展突飞猛进,复杂的电磁环境已经是战场必须面对的现实情况,提出了一种可适应战场复杂电磁环境的智能干扰技术,主要从分选、干扰策略和干扰效能评估等方面讨论了整个智能对抗干扰的原理,对战场指挥决策有一定参考价值。     

基于相似度的卫星预复振试验结果评价方法

卫星大量振动试验结果表明,预振和复振响应普遍存在不同程度的差异现象(“预复振差异”)。针对该问题,工程上主要依靠设计师的经验分析进行故障定位,效率低、准确性差。基于此,文章首先提出了预复振响应的相似度分析方法,利用全频段相似度分析进行故障定位,进一步针对故障部位的响应进行分频段相似度分析,得到预复振差异频段,为设计师校核和改进结构提供量化的标准;然后,基于该方法建立了卫星振动试验结果评价的详细流程;最后,以某卫星承力筒为研究对象,设计了激振试验,分析结果表明：该方法可以实现卫星预复振试验结果的量化评估,提高产品研制效率。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

飞机框肋类零件外形样板三维快速设计原理及算法

作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。     

涡轴发动机高速两支点转子不平衡识别

针对实际工作中的涡轴发动机不平衡量难以监控现状,提出了一种基于非线性支承参数的涡轴发动机高速两支点转子不平量识别方法。建立起转子动力学有限元模型,以支承位移响应工频信号有效值为目标,采用Pointer优化器开展不平衡量识别,通过反馈迭代识别油膜阻尼、刚度。以某真实发动机转子的不平衡量开展识别验证,识别结果符合实际转子不平衡量变化规律,该识别方法计算效率满足工程要求,为发动机整机振动响应仿真分析中的不平衡量施加提供输入条件。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

一种基于SNM降阶技术的整体叶盘结构失谐识别方法研究

本文以谐调叶盘有限元模型解析模态和失谐系统的实验测量模态作为基础信息,提出了一种整体叶盘结构失谐识别方法。该方法基于SNM降阶技术,大大降低了识别过程的计算花费以及对基础信息的要求;采用了子矩阵型技术使得失谐参数定义更加的自由,并使得该方法具有模型修正的功能;利用最可能向量技术处理实验测量模态振型,有效的限制了测量噪声、非线性等因素对识别过程的影响。最后以一个真实叶盘结构的数值仿真分析证明了该方法的正确及有效性。     

一种求解D-S诊断识别框架方法

利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需准确地确定出诊断识别框架,这是D-S故障诊断的先决条件.在导弹武器等复杂系统中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取诊断识别框架的困难.为此,提出了一种求取复杂系统的D-S诊断识别框架方法.首先,基于基本诊断模型,给出了诊断贝叶斯网络模型.以及求解诊断贝叶斯网络模型的方法;然后,给出了征兆集合等概念以及求解故障识别框架的方法;最后,通过示例验证了方法的正确性.