一类三阶非线性系统的全局渐近稳定性

运用"类比法"对两类三阶非线性系统构造了较好的Lyapunov函数,并建立了该系统平凡解全局渐近稳定的条件.     

舱外航天服头部空间主动降噪技术研究

为降低舱外航天服头部空间噪声水平,以保障通话效果和航天员听力,进行舱外航天服头部空间主动降噪技术研究。根据多入多出技术构建声场主动降噪模型,求解空间三维声全息函数,实现头部空间的噪声声场建模。考虑到实际部署的环境限制,设计基于部署约束的主动降噪算法,在空间场主动降噪系统中通过全局控制,完成空间场的主动降噪。经过实际场景的测试,提出的主动降噪算法在人耳处降噪效果为13.88 dB,有效降噪频率范围为450～2000 Hz,可有效降低低频段噪声。     

不同时长的睡眠剥夺对注意警觉功能的影响

针对不同时长睡眠剥夺对注意警觉功能的影响,采用事件相关电位(ERP)技术,选取27名志愿者进行了睡眠剥夺前后自身对照实验研究。分别在清醒状态下、24 h完全睡眠剥夺后、36 h完全睡眠剥夺后完成精神运动警觉性(PVT)任务,同时采集脑电数据。选用重复测量方差分析的方法比较睡眠剥夺前后P2、P3成分的波幅和潜伏期差异。研究表明,24 h睡眠剥夺和36 h睡眠剥夺造成了个体警觉功能的下降,个体完成PVT任务时的P2波幅显著下降(P<0.05),P3波幅显著下降(P<0.05),P3潜伏期显著延长(P<0.05)。24 h睡眠剥夺后P2、P3的波幅和潜伏期与36 h睡眠剥夺后无显著差异(P>0.05)。实验表明：完全睡眠剥夺会影响个体的注意警觉性,警觉注意力并非会随着剥夺时间的增加而线性下降,睡眠剥夺24 h后,个体的认知能力进入一个平台期,个体认知能力急速下降,大脑采用了代偿的活动模式以保证正常的认知活动。     

析构时间相关模型的面对称飞行器机动估计

针对现代战机大机动规避时机动加速度估计困难的问题,提出一种基于动力学析构时间相关运动模型(DTDM)的面对称飞行器目标机动估计算法.首先考虑面对称飞行器的大机动过载主要由主升力面升力产生,将飞行器动力学方程析构简化为主升力面过载和主升力面滚转角耦合的时间相关模型.然后,基于分段定常系统(PWCS)可观测性理论和奇异值分...     

基于SMO的改进型转子位置检测方法

针对无位置传感器永磁同步电机（PMSM）在高速运行时无法准确观测转子位置,导致三相电流波动畸变的问题,提出了一种改进型滑模观测器（SMO）来预估转子位置和速度的新方法。该改进型滑模观测器采用S型切换函数来估算反电动势,并通过软件锁相环（SPLL）算法计算转子位置角,降低了传统滑模观测器抖振对转子位置角的影响,实现了PMSM在高速运行状态下转子位置角的准确观测。开发出一套高速永磁同步电机控制器,实现了电机在超高速高功率状态稳定运行。      

基于深度学习的图像拼接篡改检测

传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络（CNN）,将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元（ELU）,使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。      

高超声速风洞气动力/热试验数据天地相关性研究进展

高温真实气体效应、黏性干扰效应和尺度效应等高超声速流动特性突破了实验气体动力学传统的流动相似模拟准则,使得高超声速流动现象超出了经典气体动力学理论能够准确预测的范围。如何利用地面风洞试验数据预测天上的飞行状态,即天地相关性问题,成为制约新型高超声速飞行器研制与发展的关键性科学问题。本文概述了天地相关性的最新研究进展,并重点介绍了多空间相关理论与泛函智能优化关联方法。多空间相关理论认为,从更高维度空间视角看,不同风洞的试验结果都是内在相关的,而飞行试验可视为理想的风洞试验,所以地面风洞试验数据间的关联规律包含了天地相关性问题。泛函智能优化关联方法基于风洞群（能模拟不同参数区段的不同类型风洞）的试验数据,在泛函空间中利用专业化智能学习算法,从高维度的全参数空间出发,进行降维和自适应空间变换,自动推演出不同风洞共同遵守的不变规律,从而实现风洞试验数据的关联。验证实例和应用实践都表明,多空间相关理论与泛函智能优化关联方法是有效的,是高超声速气动力/热天地相关性研究的一个新方向。     

基于改进灰色模型的遥测变量预测方法

针对现有灰色模型预测方法进行遥测变量预测时所存在的建模精度、外推能力依赖于生成序列光滑程度的问题,提出一种能够显著提高模型预测精度的改进算法。该算法以光滑比概念为基础,提出了一种改进序列光滑度的综合变换函数,并且通过严格的理论证明和实测数据试验分别验证了采用该方法,不但使得变换后的建模数据较采用传统幂函数平滑方法、线性函数平滑方法以及对数函数平滑方法具有更好的光滑程度,而且通过引入可调参数使得算法具有更大灵活性和更广的适用范围。     

基于TANA函数的非概率可靠度分析方法

建立一种基于TANA(Two-Point Adaptive Nonlinear Approximation)函数的高效稳定非概率型可靠度分析方法。首先,对随机变量采用凸集合非概率多椭球模型进行描述,在可靠度指标法框架下,采用增强混沌控制(Enhanced Chaos Control,ECC)方法,在逼近最佳设计点时,利用两点自适应非线性逼近的TANA2函数拟合强非线性的功能函数,减少了可靠度分析中功能函数的调用次数,有效提高了算法的效率及稳定性。还对不同非线性程度的功能函数进行了可靠度求解以及优化的算例验证。     

基于相关滤波器的嵌入式动态目标跟踪系统设计

针对空间非合作运动目标监控,提出了一种基于嵌入式技术的动态目标实时检测与跟踪方法,并完成了跟踪系统的研制设计和测试。该视觉目标跟踪系统以嵌入式处理器为控制器,通过相机模组获取实时视频图像,图像经过视觉检测与跟踪算法程序分析,得到目标的位置信息后,控制伺服运动系统调整相机姿态实现对动态目标跟踪。提出了基于相关滤波原理的跟踪算法,搭建了树莓派嵌入式测试系统,完成实时检测与跟踪的实验评估。实验结果表明,嵌入式处理器中检测与跟踪程序的平均运行帧率达到25FPS,伺服机构在水平360°和俯仰±60°范围内实现了对移动速度90°/s的目标的实时、稳定监控与跟踪。