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。     

无线指令系统中串口通信的实现

介绍了无线指令系统的工作原理,以及串口通信在该系统中的重要地位.分析了Windows32环境下的串口通信的实现机制和几种实现方法及其编程思路,并以Visual C 6 .0为开发平台,通过调用Win32 API编写了计算机的异步串口通信程序,用汇编语言编写了单片机的通信程序.最后结合无线指令系统实例,实现了PC机串口与单片机之间的数据通信,通信效果良好.     

民用飞机甚高频通信系统设计

民用飞机进行可靠的空地、空空通信,对飞行安全尤为重要。甚高频(very high frequency,简称VHF)通信系统是目前应用最为广泛的航空通信方式,VHF通信系统通过与机上音频系统交联实现飞机与外部的语音通信,通过与机上数据链系统交联实现飞机与地面的数据链通信。如何确保民用飞机VHF通信系统可靠、稳定地工作,一直是型号设计和适航部门关注的重点,也是型号设计的难点。首先从VHF通信系统的功能定义出发,提出了VHF通信系统的设计方案,进而提出了VHF通信系统的性能要求,最后重点阐述了VHF通信系统的机上设计要求以及系统功能验证过程,对型号设计和工程排故具有指导意义。     

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。     

航空电子MB-OFDM-UWB无线互连信道分析与仿真

多频带正交频分复用超宽带（MB-OFDM-UWB）是航空电子内部无线互连（WAIC）的候选通信体制之一,不同于普通的室内无线信道,超宽带信号在金属和复合材料的机舱内部存在复杂的反射和多径干扰。给出一种适用于WAIC应用的MB-OFDM-UWB无线通信系统物理层方案,并参照IEEE802.15.4a标准提出一种适应航空电子机舱内部特征的多簇多径UWB信道模型;通过基于接收球的反射角误差法仿真得到无线信道的冲激响应,确定了机舱环境下信道模型的簇到达率、径到达率和混合因子;进而采用Simulink进行MB-OFDM-UWB信号系统仿真,表明在110 Mb/s码速率条件下,当误码率低于国际电信联盟（ITU）标准规定的10^-6,机舱环境下的信噪比应比普通室内环境高1 dB。另外,在研究过程中,为了确认电磁仿真中接收球半径的有效性,针对基准环境将仿真结果与文献报道的实测结果进行了对比。     

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。     

基于MFC的拉扭复合系统界面设计

为了方便对拉扭复合系统中2台伺服电机的控制,设计了基于MFC的上位机界面。通过串口通信,使用不同的按钮操作设置伺服驱动器相应参数,从而控制2台伺服电机的运行。上位机实时接收伺服驱动器监控数据绘制出转速、位移、转矩曲线。针对在数据接收过程中信息帧接收错误的情况,使用拼接两相邻错误信息帧的方法进行修复。结果表明:上位机界面实现了系统功能及对电机运行工况的监控。