基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

雷达电源系统安全运行健康状态评估研究

雷达电源系统的运行状态直接影响整个雷达设备的安全性与性能指标的实现,如何实现雷达电源的 健康状态评估是亟待解决的问题。首先采用雷达电源正常状态下的健康特征数据训练自组织神经网络;然后 计算监测数据与训练后的自组织神经网络中权重向量的距离,将距离值归一化表示为健康度;最后利用试验数 据计算健康度,并实现健康分级。结果表明:该模型计算的健康度随电源老化时间变化整体呈现下降的特点, 该模型可以实现雷达电源健康状态评估。     

基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测

为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。     

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制.      

航空电子FC网络性能测试系统

光纤通道(FC)技术是未来航空电子系统互连首选协议。为了研究光纤通道用于航空电子系统互连时的网络性能评价问题,需要采用有效的手段对光纤通道网络性能进行测试。阐述了在采用轻量IP上层协议通信的光纤通道网络平台上光纤通道网络性能测试系统的设计原理;并说明了光纤通道网络数据通信的实现方法;最后给出了测试实例。     

基于无迹卡尔曼滤波的柔性自由翻滚目标姿态估计

在进行在轨维修以及清除等任务时,需要确定航天器的姿态四元数和角速度。失效卫星常处于自由翻滚状态,通常带有柔性帆板,其运动规律相较于刚性帆板更为复杂。一方面,空间失效卫星的姿态确定常使用激光雷达、双目相机作为测量装备,其测量精度常受到光照、磁场等的影响,会对识别精度产生较大干扰。另一方面,柔性航天器的质量特性容易发生变化,导致很难对其动力学模型进行精确描述。针对柔性自由翻滚目标的状态难以获取的问题,本文提出基于无迹卡尔曼滤波的姿态估计方法,并采用神经网络补偿柔性航天器模型误差。仿真结果显示：无损卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)算法对柔性航天器的姿态四元数预测误差值在10^-3范围内,角速度误差值最高0.08 rad/s,采用神经网络补偿动力学模型后对四元数的预测误差稳定在9×10^-4范围内,角速度误差稳定在1.5×10^-3范围内。结果表明,使用神经网络补偿柔性航天器动力学模型的不确定项之后,UKF对柔性自由翻滚目标的姿态估计精度满足工程要求。     

基于贝叶斯网络的空中交通运输系统韧性评价

为准确刻画空中交通运输系统安全保障能力,引入韧性概念评估其抵御风险与恢复水平。建立层次化的贝叶斯网络模型,分析影响空中交通运输系统正常运行因素,评价系统韧性,并对2010—2019年中国空中交通运输系统韧性及变化趋势进行定量分析。通过调整模型各结点,分析因素对系统整体韧性水平的影响,以新冠疫情下底层结点的变化情况为例对系统整体韧性水平变化进行评估。研究结果表明,空中交通运输系统的总体韧性评价值在54%～60 2%之间,且随着社会经济不断发展呈现波动上升的趋势。在新冠疫情影响下系统服务水平受到较大影响,但系统整体仍能维持一定的韧性。贝叶斯网络模型较好地量化了空中交通运输系统韧性,是提高系统韧性的基础,为空中交通运输业可持续发展及抵御冲击提供有效调控策略和理论方法。     

卫星光通信粗瞄系统非线性摩擦的神经网络补偿

 为克服摩擦对卫星光通信(IOC)瞄准捕获跟踪（PAT）粗瞄子系统的精度控制的影响,首先利用PD控制器以获得稳定的轨迹;再用一种扩展的神经网络结构在线逼近摩擦函数,对摩擦力矩进行补偿;在此基础上,利用传统单层神经网络和自适应的鲁棒项消除神经网络的逼近误差及外部扰动。最后用李亚普诺夫函数方法证明在本文的控制策略下,可以保证系统的渐近稳定性和参数的有界性。     

Interactive Multi-objective Optimization Design for the Pylon Structure of an Airplane

The pylon structure of an airplane is very complex, and its high-fidelity analysis is quite time-consuming. If posterior preference optimization algorithm is used to solve this problem, the huge time consumption will be unacceptable in engineering practice due to the large amount of evaluation needed for the algorithm. So, a new interactive optimization algorithm-interactive multi-objective particle swarm optimization （IMOPSO） is presented. IMOPSO is efficient, simple and operable. The decision-maker can expediently determine the accurate preference in IMOPSO. IMOPSO is used to perform the pylon structure optimization design of an airplane, and a satisfactory design is achieved after only 12 generations of IMOPSO evolutions. Compared with original design, the maximum displacement of the satisfactory design is reduced, and the mass of the satisfactory design is decreased for 22%.