检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于微分平坦的高超声速飞行器跟踪控制方法

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 1084-1092页

作者：赵昱宇索超王雨潇中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对高超声速飞行器跟踪控制存在控制相对阶较高、过程状态约束强等问题,提出基于微分平坦的高超声速飞行器跟踪控制和外环跟踪控制方法,避免串级自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)等控制方法带来的鲁棒性问题,微... 详细信息

针对高超声速飞行器跟踪控制存在控制相对阶较高、过程状态约束强等问题,提出基于微分平坦的高超声速飞行器跟踪控制和外环跟踪控制方法,避免串级自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)等控制方法带来的鲁棒性问题,微分平坦将过程状态和控制输入映射为关于平坦输出的函数,在模型线性化的同时实现了轨迹规划的约束降维。针对不确定性较强的姿控内环,搭配ADRC从而避免微分高阶模型推导下的微分爆炸问题,ADRC不依赖于精确模型信息,提升了控制系统鲁棒性。仿真结果表明,微分平坦和ADRC互补对方缺陷,具有良好的控制性能和鲁棒性。

关键词：自抗扰控制微分平坦高超声速飞行器轨迹跟踪姿态控制

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉的机场无人驱鸟车路径规划算法

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1446-1453页

作者：王蕊李金洺史玉龙孙辉中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

机场飞行区存在的低空飞鸟严重威胁飞行器的起飞和降落安全,现有的驱鸟措施难以高效驱离低空飞鸟,且存在设备资源消耗高、受时空影响大等问题。为此,使用无人驱鸟车替代有人驾驶车辆进行驱鸟工作,并使用搭载固定摄像云台的无人驱鸟车对... 详细信息

机场飞行区存在的低空飞鸟严重威胁飞行器的起飞和降落安全,现有的驱鸟措施难以高效驱离低空飞鸟,且存在设备资源消耗高、受时空影响大等问题。为此,使用无人驱鸟车替代有人驾驶车辆进行驱鸟工作,并使用搭载固定摄像云台的无人驱鸟车对机场低空中鸟类进行实时检测,获取鸟情数据后,为无人驱鸟车路径规划提供鸟情数据基础。针对鸟类检测的问题,提出一种基于坐标注意力机制改进的YOLOv5网络,对小目标鸟类进行高效的实时检测,使网络更加精准地对鸟类进行定位;针对传统路径规划算法存在路径距离较长、拐点较多等缺陷,提出一种改进的天牛群算法,可有效缩短无人驱鸟车行驶距离,精准躲避机场内静态障碍物和动态障碍物,并快速到达指定驱鸟位置。实验结果表明:所提算法可对机场鸟类进行有效检测,为无人驱鸟车及时提供鸟情数据,利用改进的天牛群算法缩短规划路径的距离,使无人驱鸟车更加精准快速地到达指定驱鸟位置,有效减少人力资源投入,节约无人驱鸟车行进所需能源,提高驱鸟效率。

关键词：卷积神经网络鸟类检测无人车天牛群算法路径规划

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进图卷积神经网络的航空行李特征感知

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 941-950页

作者：邢志伟朱书杰李彪中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关... 详细信息

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关联空间结构特征,感知区域特征空间的内在联系.通过全局特征聚合模块学习行李点云局部特征间的相关性,自适应聚合航空行李局部特征,形成点云全局上下文信息.利用循环最大池化层回收特征降维中丢弃点的特征,在多个层次上收集航空行李的特征信息,在减少信息冗余的同时,保留强度鲜明的局部、全局特征激活.实验结果表明,航空行李分类的平均精度和整体精度分别为94.68%和96.32%,比PointNet++分别提高了6.53%和5.07%.该网络模型的航空行李特征感知性能优于现有的其他智能算法,能够为航空行李码放空间优化及控制提供准确、可靠、有效的输入.

关键词：航空运输行李特征感知三维点云图卷积神经网络自注意力机制

基于DOA-BP神经网络的电离层TEC短期预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

航空学报 2024年第4期45卷 186-199页

作者：倪育德闫苗玉刘瑞华中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

影响全球导航卫星系统(GNSS)所需导航性能(RNP)的最大误差源之一是电离层延迟,该延迟与电离层总电子含量(TEC)成正比,因此TEC的准确预测直接影响到GNSS的RNP。探索性地使用2021年提出的澳洲野犬优化算法(DOA)优化反向传播(BP)神经网络,... 详细信息

影响全球导航卫星系统(GNSS)所需导航性能(RNP)的最大误差源之一是电离层延迟,该延迟与电离层总电子含量(TEC)成正比,因此TEC的准确预测直接影响到GNSS的RNP。探索性地使用2021年提出的澳洲野犬优化算法(DOA)优化反向传播(BP)神经网络,构建DOA-BP神经网络TEC短期预测模型,以欧洲定轨中心(CODE)提供的电离层TEC值作为数据集,训练、测试DOA-BP TEC短期预测模型,实现全球范围和中国区域不同电离层格网点处TEC值的高精度短期预测,并将预测结果分别与传统BP神经网络模型、麻雀搜索算法(SSA)优化的BP神经网络模型(SSA-BP)预测的TEC值进行对比分析,结果表明,相较传统BP模型,DOA-BP模型的TEC预测精度明显提高,且相比其他优化模型(如SSA-BP模型),预测的TEC精度也占一定优势,能准确反映全球不同时空下电离层TEC的变化特征,可作为电离层TEC短期预测的一种新方法。

关键词：电离层总电子含量(TEC) 澳洲野犬优化算法(DOA) 反向传播(BP)神经网络短期预测

基于数据关联感知的无监督深度融合指针网络模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第2期39卷 499-508页

作者：张长勇周虎中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性,根据不同无监督学习策略的特点,提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN),模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合.首先,编... 详细信息

为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性,根据不同无监督学习策略的特点,提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN),模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合.首先,编码器模块中的嵌入层对输入序列进行编码,引入多头注意力机制获取编码矩阵中的特征信息;然后构建数据关联模型探索序列节点间的关联性,采用图卷积神经网络获取其多维度关联特征信息并融合互补,旨在生成多个嵌入有效捕捉序列深层的节点特征和边缘特征;最后,基于多头注意力机制的解码器模块以节点嵌入数据和融合图嵌入数据作为输入,生成选择下一个未访问节点的全局概率分布.采用对称旅行商问题作为测试问题,与当前先进算法进行对比,实验结果表明,所提出DMAG-PN模型在泛化性和求解精确性方面获得较大的改进与提高,预训练好的DMAG-PN模型能够直接对大规模实例进行端到端的求解,避免传统算法迭代搜索的过程,具有较高的求解效率.

关键词：指针网络 Mogrifier LSTM 多头注意力机制图卷积神经网络旅行商问题数据关联

基于双自由度转台的全向空间单目视觉室内定位测量方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国光学（中英文） 2024年第3期17卷 605-616页

作者：吴军王豪爽单腾飞郭润夏张晓瑜陈玖圣中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对传统单目视觉测量系统测量视场有限的问题,本文提出一种基于双自由度旋转平台的全向空间单目视觉测量方法。首先,对双自由度旋转平台的转轴参数进行标定,用副相机拍摄固定在双自由度转台上的棋盘格标定板,提取棋盘格角点的位置坐标... 详细信息

针对传统单目视觉测量系统测量视场有限的问题,本文提出一种基于双自由度旋转平台的全向空间单目视觉测量方法。首先,对双自由度旋转平台的转轴参数进行标定,用副相机拍摄固定在双自由度转台上的棋盘格标定板,提取棋盘格角点的位置坐标,并将其转化到同一相机坐标系下。利用PCA(主成分分析)平面拟合得到初始位置转轴参数中的方向向量,使用空间最小二乘圆拟合方法得到初始位置下转轴参数中的位置参数。然后,通过转台转动的角度以及罗德里格斯公式将不同位置下相机获取的数据进行坐标系统一,实现水平和竖直方向全向空间下的目标测量。最后,通过高精度激光测距仪验证了本方法的测量精度,并通过与双目视觉测量系统、wMPS测量系统进行比对实验,验证了本方法的全向空间测量能力。实验结果表明,本方法测量精度基本达到双目视觉测量系统水平,但测量范围远大于双目视觉测量,可以满足全向空间测量要求。

关键词：双自由度转台单目视觉全向空间测量室内定位

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 330-336,412页

作者：郭晓静贠玉晶徐晓慧中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维... 详细信息

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维,优化模型权重;其次,利用运行参数的时序退化特性提高模型的回归预测效果。在NASA发动机数据集上实验的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络(bi-directionallongshort-term memory,简称Bi-LSTM)方法相比,极大地提高了预测的准确度,实现了超前预测。合并样本的方法提高了模型的泛化性,对不同类型的发动机RUL预测具有指导意义。

关键词：航空发动机剩余寿命预测协方差分析注意力机制长短期记忆网络

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

飞机地面除冰保障过程动态预测

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 224-233页

作者：李彪邢志伟王立文中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最... 详细信息

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明:所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。

关键词：航空运输动态预测时空关联动态贝叶斯网核注意力机制地面除冰保障过程

基于改进FPPN的飞控系统故障传播路径分析方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2024年第6期50卷 1829-1841页

作者：张晓瑜张凤琪郭润夏吴军中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学航空工程学院天津300300

针对飞控系统多冗余、多闭环的结构特性,结合有向图模型和模糊Petri网(FPN)模型,构建飞控系统故障传播模糊概率Petri网(FPPN)模型,以解决飞控系统特定结构下的故障传播路径问题。改进的FPPN模型包含飞控系统有向图模型、故障传播特性量... 详细信息

针对飞控系统多冗余、多闭环的结构特性,结合有向图模型和模糊Petri网(FPN)模型,构建飞控系统故障传播模糊概率Petri网(FPPN)模型,以解决飞控系统特定结构下的故障传播路径问题。改进的FPPN模型包含飞控系统有向图模型、故障传播特性量化计算模型和故障传播FPPN模型3个部分。采用面向对象技术分析飞控系统的功能行为和物理结构,综合复杂网络理论,构建系统故障传播有向图模型;引入Floyd算法,开展系统耦合关联分析,基于节点的度和边介数定义系统故障传播特性;在有向图模型的基础上,提出相应的结构映射规则,构建飞控系统故障传播FPPN模型,融合改进后的参数量化方法,设定2种推理算法对系统多冗余、闭环结构特性下的故障传播路径进行有效分析。通过数值分析与实例验证,获取飞控系统典型故障传播路径及路径上相关节点的状态值,验证所提方法的有效性。

关键词：飞控系统复杂网络理论有向图模型模糊概率Petri网模型故障传播路径分析