惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

输入受限下流体网络系统控制器设计

由于控制的目标是流体的流量,流体网络是一个高阶的非线性系统。以往这方面的工作都是基于多变量线性模型,文中的设计是基于非线性模型。通过引入电路中的图论理论,建立了流体网络控制系统的非线性模型。基于反输入饱和技术,提出了一种反馈线性化的设计方法。综合运用微分包含、控制原理,得到了所设计系统渐近稳定的结论。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

天地一体化信息网络空间激光通信新技术

空间激光通信是提升天地一体化信息网络传输速率、组网能力、信息安全的重要途径。结合天地一体化信息网络特点,总结国外空间激光通信技术的发展状况,分析有望应用于天地一体化信息网络中的空间激光通信新技术及其优势。希望通过借鉴国外空间激光通信技术发展的经验与启示,促进我国空间激光通信新技术的发展以及天地一体化网络的建设。     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。     

数模混合电路故障诊断的方法研究

结合目前数模混合电路测试的发展现状,对其故障诊断的理论进行了介绍,指出了各自的优点以及存在的缺陷,探讨了在实际中得到发展和应用的数模混合电路故障诊断技术,并预测了这些理论和技术今后的发展方向。     

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.