基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

一种用于同步静止卫星监测的微型VLBI网

针对地球静止轨道（GEO）卫星全天时全天候高精度的监测需求，考虑传统甚长基线干涉（VLBI）测站高成本、高投入和GEO卫星专用观测时段有限等制约条件，研发了简易型VLBI观测系统，并组建了包括上海、都匀和乌鲁木齐三站的微型VLBI网（micro VLBI network，MVN），开展了并置站测试以及对GEO卫星亚太6C的连续监测，并评估了当前MVN的观测能力。结果表明MVN扣除系统差后的单站接收精度为2ns，各基线观测时延拟后残差约几纳秒，GEO目标实测位置精度为百米级（内外符精度分别约100m和400m）。不同于传统VLBI和其他GEO监测手段，MVN还具备全天时、全天候、低造价、易布设及易推广等特点，充分表明了其在GEO卫星监测领域的应用价值。     

基于线性重力差模型的拦截弹中制导技术

针对机载动能拦截弹的中制导段气动力作用可忽略且存在无法实时精确计算重力偏差等特点,提出了一种基于线性重力差模型的预测制导方法。通过线性模型逼近中制导过程中拦截弹与目标之间的重力偏差,以此为依据调整拦截弹的推力矢量并将重力偏差值消除。在此基础上采用延迟点火的策略使得拦截弹的拦截器助推级更好地修正预测模型与实际情况的偏差,经过仿真验证可以将整个中制导段的脱靶量限制在一个较小数值,从而为末制导段提供良好的初始条件。