嫦娥二号月球卫星CCD立体相机在轨图像分析

嫦娥二号月球卫星从2010年10月1日发射至今,已在轨运行近2年,除全部完成预定的工程与科学目标外,还完成了若干扩展科学试验。CCD立体相机获得了月球虹湾地区的35轨空间分辨率约为1．3m的局域立体图像,以及7m空间分辨率、100％覆盖的全月立体图像,是迄今为止国际上分辨率最高、最清晰的全月立体图像。文章在简要介绍在轨图像获取情况的基础上,对15km／100km椭圆轨道及100km圆轨道上获取的图像进行了分析,重点讨论了拍摄时的太阳高度角对图像视觉效果以及图像信息量的影响,可为中国今后探测其他星球提供一定的参考。     

子空间跟踪算法在热模态问题中的应用研究

总结子空间跟踪算法识别模态参数的一般步骤。对一个有理论参考解的时变两自由度系统进行仿真,利用添加不同量级噪声的响应数据对系统进行辨识。辨识结果表明:基于新信息准则的子空间跟踪算法拥有较好的抗噪能力。对飞行器舵面结构进行受控快速加热,辨识快速升温过程中的模态参数。辨识结果表明:子空间跟踪算法可用于热模态辨识,有一定的工程应用价值。     

基于雷达对抗的多源情报融合

基于雷达对抗的多源情报数据融合已成为现代军事作战的重要组成部分,并在夺取战争信息优势、及时掌握战场态势中发挥着越来越重要的作用.就基于雷达对抗的多源情报融合的基本概念、必要性、融合方法、融合思路、融合流程进行了综述和探讨.并就今后的相关发展、研究和应用提出了几点思考.     

航天器产品数字化制造的实践与思考

从航天器产品研制现状和需求出发,探讨了数字化制造的内涵,提出了航天器产品数字化制造的总体思路,并对关键环节包括信息流打通、过程管控与闭环、条件保障三个方面,进行了深入分析,最后结合当前航天器产品数字化制造工程化应用推进过程中面临的问题提出了建议,如建立配套管理机制和规范体系并有效落实、关注信息流打通和闭环管控等。     

基于融合信息(火用)的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息(火用)特征,提出基于融合信息(火用)的转子振动故障支持向量机（SVM）诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息(火用)特征;最后,将提取到的信息(火用)特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明：将信息(火用)特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.     

基于小波包分解和滑动功率谱的舰船轴频电场信号检测

轴频电场是可在水下探测到的一种运动舰船特征物理场,由于海水的衰减作用,其信号十分微弱。文章提出了一种基于小波包分解和滑动功率谱的微弱舰船轴频电场信号检测方法。首先,利用小波包变换对观测信号进行多子带分解;然后,分别提取各子带信号功率作为检测特征量,使用浮动门限对其进行滑动检测。实测数据和仿真数据处理表明,该方法能够在较低的信噪比条件下有效工作,性能优于传统的功率谱检测方法。     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

基于环型知识地图的网络信息资源导航

针对网络信息空间所处的混沌状态,结合知识地图的基本思想,提出一个基于环型知识地图的网络信息资源导航技术框架,并设计和实现了项目合作网络信息导航实验系统.该系统遵循了知识地图的构建原则,可以提供清晰的知识关联和有效的知识链接服务,充分体现了环型知识地图应用于网络信息资源导航中的巨大优势.     

三维CAPP工艺信息表达与集成技术研究

针对三维CAPP工艺信息的表达与集成技术现状,提出了一种面向工艺过程、基于产品三维模型的机加工艺信息表达与集成方案,采用工艺结构树表述机加工艺对象,在三维环境下表达和集成工艺信息,并通过原型系统验证了方法的有效性和实用性。     

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。