航天器1553B总线控制器RAM故障自主诊断与处理方法

在航天器中,1553B总线控制器(BC)作为总线信息交互的管理中枢,其可靠性直接关系航天器的系统安全。近年来,受单粒子事件的影响,多个航天器在轨发生总线芯片RAM损坏的故障。文章针对此问题,结合总线芯片BC模式的典型应用场景进行分析,提出RAM故障诊断的策略和自主分区故障处理的方法。该方法能够使BC端软件通过诊断自主发现故障,定位故障区域,并通过替换、隔离等手段排除故障,消除故障对航天器的影响。通过软件仿真,对故障诊断和处理的性能进行了试验验证,结果表明:采用该方法的软件能够自主发现故障区域并完成隔离和替换,且其处理的准确性和时效性都明显优于传统依赖地面遥控的方法。     

“十二五”末期中国将有近百颗卫星在轨运行

2010中国国际航空航天高峰论坛11月15日在珠海举行,中国航天科技集团公司副总经理芮晓武在论坛演讲时透露,中国的商业卫星规模已达到了世界第八,卫星应用作为中国信息传输、导航定位和地理信息获取的重要手段,在信息化社会中发挥着不可替代的作用。     

飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。     

长板件数控加工技术的探索与研究

结合某型机板件在数控加工中的研制生产状况和存在的问题,论述了实现各种长板件类结构零件装夹定位、刀具及其参数、加工方案及程编策略.通过这些技术措施的实施,在一定程度上解决了在加工长板类零件装夹和定位时出现的零件变形、让刀效率低、质量不稳定等问题.     

飞机零部件基准选择与应用

随着飞机性能的不断提高,飞机制造协调准确度的要求也越来越严格,国外先进的航空制造企业得益于厂所合一的生产方式,在产品设计阶段考虑生产过程,来合理定义飞机零部件尺寸公差要求,保证飞机的装配品质和产品质量.对飞机零部件基准选择方法介绍和研究,并应用到某机型飞机外翼翼盒典型零部件基准选择中去,从功能要求出发制定基准,说明了飞机零部件基准传递偏差方式和基准一致性原则.主要思想和技术要点是要从产品的功能要求出发,考虑生产过程来制定零部件设计基准,保证产品在生产过程中基准的统一,从而保证尺寸的设计满足生产的功能性要求.提出的方法可以应用到飞机零部件的尺寸设计中,通过合理的制定基准来提高飞机的装配品质,在一定程度上降低生产成本和提高生产效率.     

基于改进WKNN的位置指纹室内定位算法

位置指纹算法是目前解决室内定位问题的主要方法,指纹特征和匹配算法为影响算法精度的两大因素.针对室内复杂环境下Wi-Fi信号强度波动较大的现象,提出了基于方差的加权距离以改进WKNN算法.在离线特征提取阶段,选择了均值和方差两个特征值,既反映该采样点的RSS幅值,也反映该点RSS的波动情况;在线阶段,根据方差提出了加权距离进行相似度的计算,查找距离最近的K近邻点,并以实际环境下采集的数据验证了改进WKNN算法在RSS波动大的情况下对定位效果的改善,在综合考虑了AP组合的影响后,实现了误差均值为1.456m的定位效果.     

基于人工地标的移动机器人定位与调整技术

在飞机大型构件测量领域,针对测量设备自动化转站时存在移动机器人无法准确到达站位的问题,提出了采用基于人工地标的移动机器人定位与调整技术实现转站时的精确定位。其次,设计了一种人工地标,给出使用激光跟踪仪的地标标定工装以及标定方法,通过该方法可得到地标在全局坐标系下的坐标。同时,介绍了地标的编码与位姿的解算方法,以及移动机器人位姿调整策略。最后,试验表明,人工地标测量的位置和角度误差均较小,移动机器人通过人工地标的定位与调整后的精度可以满足自动化转站的精度要求。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

运动信息引导的目标检测算法

在室外监控视频的场景下,由于场景的复杂性及目标的多样性,监控视频中的目标存在难以检测的情况,如目标被遮挡、目标尺寸变化等,目标检测任务仍然存在挑战。基于此,提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进,使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在;利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点,在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合,提高特征图可能存在目标区域的响应值;在目标检测算法的检测器中,引入一个定位分支,利用视频帧的运动前景图,学习候选目标的定位置信度,并与目标的分类置信度加权求和,作为目标最终的置信度,再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明,在固定摄像机下采集的数据集中,所提算法能够提升目标检测的准确率。