基于LSTM-ResNet模型的时变结构损伤检测

面向火箭结构健康监测，提出了一种基于深度学习的损伤检测方法，直接将多个通道的振动数据作为输入，并基于由长短时记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory Networks）和残差卷积神经网络ResNet（Residual Convolutional Neural Networks）组合而成的LSTM-ResNet网络进行损伤识别。其优点在于，首先利用LSTM提取信号的时间依赖特征，减轻了由某些通道信号缺失带来的影响，再利用ResNet在不损耗特征的情况下进一步提取空间特征，提高了训练效率和损伤辨识准确性。通过充液圆筒振动放水实验模拟火箭飞行状态下的燃料消耗，并基于自主构建的数据集和公用数据集对LSTM-ResNet、LSTM、ResNet以及ResNet-LSTM网络进行了训练，训练结果表明，LSTM-ResNet组合网络无论在传感器是否存在故障的情况下都具有更好的性能，损伤检测精度更高。     

GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术

复杂的电磁环境是电磁辐射源集合与电波传播环境相互作用的总和.针对目前GNSS易受复杂电磁环境影响的问题,研究了GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术,提出了专用信道化监测方法、比幅与比相联合测向方法、卫星导航信号和电磁干扰信号综合分析方法以及GNSS复杂电磁环境影响效应分析评估方法,解决了现有通用设备在弱信号监测测向、电磁干扰信号与导航信号联合监测以及在复杂电磁环境影响效应分析评估方面存在的不足.该技术能够指导GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估设备的研制,为GNSS复杂电磁环境监测保障的工程化提供了技术支持.     

基于奇异值分解的接收机自主完好性监测算法

基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测（receiver autonomous integrity monitoring，RAIM）算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法，但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性，掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性，提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解，获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量，从而可以简便地进行粗差监测，更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素，以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别，并开展仿真分析研究。结果表明，提出的方法能够正确检测、识别故障卫星，在特定参数下能够达到很好的故障识别率，即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时，算法能够实现98.8%的故障识别率。     

基于TestStand及LabVIEW的航电通用故障监控软件自动化测试研究

基于TestStand及LabVIEW软件平台,以航电通用故障监控软件为例,从测试架构、测试逻辑等角度,为航空电子软件自动化测试提供思路和方法.     

基于叶端定时的转子叶片裂纹监测与诊断

为了实现转子叶片裂纹非接触式监测，提出基于??0范数的叶端定时欠采样信号稀疏重构算法。针对叶端定时信号欠采样问题，建立欠采样信号稀疏表示模型，利用分块正交匹配追踪算法对叶端定时欠采样信号进行分段重构，进而监测在变转速非稳态工况下转子叶片动频的变化情况，据此判断转子叶片是否产生裂纹。针对应变片信号间隔采样的特点，研究基于同步提取变换的时频分析方法，以提高时频图的时频聚集性。开展旋转叶片裂纹扩展试验，同时采用叶端定时和应变片系统测量叶片振动。对比叶端定时和应变片的分析结果，二者均可在裂纹叶片断裂之前至少20min，监测到裂纹叶片和正常叶片的动频发生分离的现象，即裂纹萌生致使叶片动频发生偏移，表明所提出的叶端定时欠采样信号重构方法能够实现转子叶片裂纹的监测与诊断。     

利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测

为了以低成本、高时空分辨率进行大雾天气监测，提出一种利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测方法。由于信道中不同浓度的大雾天气在信号中留有的特征不同，采集了4种不同浓度大雾下的无线电信号，建立无线电大雾天气监测数据集；通过在传统ResNet50网络中引入注意力机制并进行特征融合，得到改进后的A-ResNet50模型。利用A-ResNet50网络提取接收信号中留有的不同浓度大雾天气的特征，对四类不同浓度大雾天气进行分类识别，达到监测大雾天气的目的。所提方法在建立的数据集上进行了验证，相较于其他传统分类算法，本方法性能最优，最终识别准确率达到86.18 %，结果证明了该方法的可行性和有效性。     

大气环境监测卫星在生态环境行业应用分析

大气环境监测卫星是首颗生态环境领域大气环境监测专用卫星。卫星搭载了5台有效载荷，可实现CO2主动激光探测和大气细颗粒物的主被动结合探测，以及对气态污染物、云和气溶胶、水环境、自然生态等要素大范围、全天时综合监测，为生态环境遥感监管提供重要的数据支撑。本文从卫星载荷特点及数据获取能力出发，分析了其在生态环境行业的应用能力，并从大气环境、水环境和生态环境监测3个方面，结合在轨测试情况对卫星的应用能力进行详细阐述，可为开展大气环境监测卫星遥感应用提供参考。     

Improving accuracy of damage quantification based on two-level consistency control of PZT layers

Structural health monitoring-based quantitative damage diagnosis technique plays a key role in real-time condition monitoring. Among the current research, piezoelectric (PZT) sensor and Guided Wave (GW) based damage quantification methods are promising, which normally establish a calibration model between GW feature and damage degree by experiments on batch specimens, and then conduct the calibration model on the monitored specimen. However, the accuracy of PZT and GW based damage quantification is affected by dispersion introduced by sensor network performance, structural material, and damage propagation among the adopted batch specimens. For improving the accuracy of damage quantification, this paper adopts PZT layer as sensor network and creatively implements theoretical and experimental research on batch PZT layers consistency control. On one hand, a two-level consistency control method based on multidimensional features-Euclidean distance is proposed to ensure the performance consistency of PZT layers placed on different specimens. On the other hand, experimental research on typical aircraft lug structures is also carried out to evaluate the requirement on performance consistency of PZT layers when performing quantitative damage diagnosis, and further verify the proposed two-level consistency control method. Experimental results show that the accuracy of damage quantification raises by 38% when the dispersion of different PZT layers is controlled within 5%.     

锯切圆柱形42CrMoA的声发射监测试验

针对锯切加工中的带锯条磨损状态未知、锯切质量下降等问题，本文研究了新试制的FTCUT双金属带锯条锯切圆柱形42CrMoA合金结构钢过程中锯切行为的变化，探讨了声发射信号与单刀锯切过程、锯齿磨损和锯切表面质量变化的关联。研究表明：锯切圆柱材料时随着锯切深度的变化，参与齿数先增大后减小，带锯条约束条件不断变化，进而影响着声发射信号幅值和锯切表面质量；基于时域分析可知锯齿磨损过程分为磨合磨损、快速磨损、稳定磨损三个阶段；基于FFT频域分析发现当频谱图出现多个主频，且第一主频幅值下降时，表明声发射信号来源比较分散，即可认定带锯条失效；基于小波包频域分析发现第7频段信号占比最高，最能反映工件表面质量的变化，其波动情况与锯切表面的微纹和波纹情况可建立一定的联系。因此，可基于声发射信号时域和频域分析判断锯齿磨损和锯切表面恶化情况，为锯齿磨损和锯切表面质量的在线监测提供一定的思路。     

基于光纤光栅的风机叶片应变与振动监测技术

为满足某型塔架式风电机组叶片的监测需求，提出了一种基于光纤布拉格光栅（Fiber Bragg grating,FBG）传感网络的结构监测方法。建立叶片三维模型并进行有限元仿真，获得其工作状态下的应变分布。设计FBG封装及布局方案，实时监测各传感点应变数值及变化规律。通过快速傅里叶变换分析其振动特性，探究温度、风速等环境因素对该监测系统可靠性的影响。结果表明，基于FBG的应变-振动测试方法能有效监测叶片对风压的载荷响应及振动频率，误差范围在0.04 Hz以内，满足实际工程需求。