结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络（SOM）优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。     

复杂装备研制项目的风险源识别

大型复杂装备研制项目高风险与参研单位多的特点使得研制过程中风险传导时有发生。针对风险传导要素风险源的识别问题,提出了一种基于关联规则(AR)与决策实验室分析法(DEMATEL)的风险源识别方法。该方法从数据挖掘的角度,先求解出风险类型与风险因素的关联规则,再求解出风险源之间的影响程度,最后通过DEMATEL得到各风险源相关参数。并且对某参研单位数据库中某阶段的数据用此方法完成了风险源的识别,识别结果显示了各风险类型对应的风险源以及易导致研制项目发生风险传导的风险源。     

K-均值聚类在CCERT系统流型辨识中的应用

流型是气水两相流的重要参数之一,对气水两相流的流动影响很大。基于电容耦合电阻层析成像(CCERT)系统,以水平管道气水两相流流型为研究对象,利用主成分分析(PCA)方法提取不同流型下采集到的电导率信息的主成分,消除不同电极对之间信号的冗余,进而结合K-均值聚类算法实现流型辨识。实验结果表明,该方法具有较高准确度,对于水平管道泡状流、层状流和环状流3种典型的气水两相流流型的静态辨识准确率可以分别达到97%、96%和99%,动态辨识准确率可以分别达到92%、90%和87%。     

一种快速全天星图识别算法

对星敏感器全天识别算法进行了研究,综合考虑三角形匹配识别法和四面体识别法的优缺点,提出一种改进的快速全天星图识别算法.该算法通过优化导航星对角距筛选方法,节省存储空间;同时引入K矢量法用于加快星图识别中角距匹配的速度;在三角形识别不唯一时,引入第四颗观测星进行四面体识别,提高识别成功率;并在三角形识别结束后增加投影验证功能以避免误识别.仿真结果表明,该算法合理有效,可节省存储空间,减小星图识别时间,提高识别正确率,具有很好的实用价值.     

飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识

诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染 问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及 危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文提出一种新的浓 度离散随机模型,并建立敏感性分析方法实现污染源定位及强度初步估计,之后利用隐式与 显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度 预测。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识。仿真结果证实了该算法的有效性 。
     

航天器质量特性参数的在轨辨识方法

针对高精度姿态和轨道控制要求准确已知航天器质量特性的问题,提出了基于参数解耦的最小二乘法和基于PSO的非线性优化两种方法,以辨识航天器的质量、惯量和质心位置。第一种方法将惯量与质量和质心位置解耦后分别辨识;第二种方法则将参数辨识问题转换为非线性系统的全局优化问题,同时辨识出所有参数。所提出的方法均不需要假设航天器运动足够慢,克服了以往方法将待辨识参数的耦合关系强行分离的缺点,采用辨识后的参数明显提高了航天器姿态及轨道控制性能。仿真结果验证了方法的有效性。     

固体火箭自由运行状态截面弯矩识别方法

首先对固体火箭自由运行状态得到的低频振动数据进行两次积分得到