基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

MIMO窄带加宽带非高斯随机振动试验

提出了一种用于多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法。首先，详细分析了随机相位与非高斯随机信号偏度和峭度的关系，提出了一种可用于快速生成具有指定偏度和峭度的迭代相位调节法。其次，根据控制通道之间的耦合关系，利用各通道之间随机相位的不相关特性，实现了多通道非高斯随机信号生成的解耦。然后，将生成的非高斯随机信号作为参考输出响应，采用时域逆系统方法生成驱动信号，并利用控制算法分别对响应信号的功率谱、偏度和峭度进行控制。最后，通过三轴向振动台试验验证了本文提出的多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法的可行性。结果表明，控制点上加速度的功率谱被控制在了±3 dB的容差限内，满足预设的容差要求。同时，时域响应信号的峭度和偏度也满足给定的参考要求。     

拉扭疲劳试验机同步校准技术研究

介绍了一种新型力值、扭矩多分量传感器，在此传感器的基础上，研究力值、扭矩两参数同步校准技术，从而实现了对拉扭疲劳试验机的系统校准，解决了以往分参数校准存在不可靠性的难题，保证了拉扭疲劳试验机各参数整体系统的准确性。     

基于发布订阅的进程间通信设计与实现

航天器的每一种行为都需要多种信息的综合，这使得有效传递传感器数据成为关键问题.机器人操作系统(ROS)将基于主题的发布订阅作为内部的一种通信机制，解决消息的传递问题.由于ROS使用C++编写，无法直接应用在嵌入式平台中.本文利用C语言实现了ROS中基于发布订阅的通信机制，将信息的传递过程虚拟化成很多节点，每个节点可以选择自己感兴趣的话题成为发布端或者订阅端.发布端/订阅端并不需要知道其他节点的信息，实现功能解耦.目前，该方法在Windows平台上进行了单机和多机间的测试，通信效果良好，完成了进程间数据的传递.     

多斜率自适应卷积神经网络激活函数

针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题，设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围，自适应地生成多个独立的激活域，各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值；随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数，为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应；最后以NIN网络和ResNet18网络为例，在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上，验证所提激活函数的性能.实验结果表明，与现有激活函数相比，本文提出的激活函数，由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应，使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%，在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%.     

一个基于1553B多路传输数据总线的分布式多机系统

多路传输数据总线接口（ＭＢＩ）模块用于完成航空电子系统的通讯，本文详细介绍了一个基于１５５３Ｂ多路传输数据总线的四节点分布式多机系统在某机载雷达内总线系统中的应用，并且给出了多机系统软、硬件设计方案．     

一种基于多点测距信息的复合制导方法

分析探讨了一种用于提高弹道式导弹对目标命中精度的复合制导方案，提出了通过进行多点测距，利用状态转移矩阵方法，来估计导弹落点偏差和末修级起控点飞行状态参数，然后再按照需要的速度进行末修级导引控制的复合制导方案，并通过仿真计算分析论证了该方法的可行性。