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一种空中自主加油扰动建模与自适应控制方法

宇航学报 2024年第3期45卷 433-442页

作者：张冬王世鹏施明健王大勇朱家兴复旦大学航空航天系上海200433 沈阳飞机设计研究所沈阳110035 西北工业大学自动化学院西安710089

针对加/受油机近距对接阶段设计气动扰动建模与对接控制方法。首先建立了大气紊流、受油机绕流和加油机尾流等干扰的等效模型,用以描述空中加油阶段气流扰动对锥套的推离规律以及对受油机气流角与气动力矩的影响。然后面向近距对接控制... 详细信息

针对加/受油机近距对接阶段设计气动扰动建模与对接控制方法。首先建立了大气紊流、受油机绕流和加油机尾流等干扰的等效模型,用以描述空中加油阶段气流扰动对锥套的推离规律以及对受油机气流角与气动力矩的影响。然后面向近距对接控制任务,设计了基于超螺旋滑模观测器的自适应干扰抑制控制器,在基线动态逆控制律的基础上引入外环二阶滑模干扰观测器用以补偿姿态扰动,内环引入角速率观测器并构造自适应项以抑制长时干扰。最后,通过综合视景仿真系统验证了基于滑模观测器的自适应干扰抑制控制器能够实现气流扰动下受油探管对锥套中心的精准跟踪。

关键词：无人机空中自主加油气流扰动建模超螺旋滑模自适应干扰抑制

基于动态残差注意力和LSTM的跨工况滚动轴承故障诊断

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：冯志刚王宇王颖于明月沈阳航空航天大学自动化学院

面对滚动轴承故障诊断中标注样本获取成本高、过程复杂的问题，本文提出了一种动态残差注意力长短期记忆网络（DRALNet）应用于跨工况的滚动轴承故障诊断。首先，利用注意力机制动态调整卷积核权重以提取特征；然后，通过通道注意力机... 详细信息

面对滚动轴承故障诊断中标注样本获取成本高、过程复杂的问题，本文提出了一种动态残差注意力长短期记忆网络（DRALNet）应用于跨工况的滚动轴承故障诊断。首先，利用注意力机制动态调整卷积核权重以提取特征；然后，通过通道注意力机制分配不同通道的权重，并结合残差连接防止梯度消失或爆炸；接下来，利用长短期记忆网络捕获序列数据中的长期依赖关系；最后，采用域对抗网络减少源域和目标域之间的分布差异，使模型更好地适用于目标域。在凯斯西储大学轴承数据集上的验证结果显示，该方法在12个迁移任务中的平均准确率达98.27％，较传统方法有显著提升。最终证明DRALNet方法在跨工况滚动轴承故障诊断中表现优异，具有较高的应用价值。

关键词：故障诊断滚动轴承动态卷积通道注意力机制长短期记忆网络

基于角度特征的分布式DDPG无人机追击决策

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控制理论与应用 2024年

作者：王昱任田君范子琳孟光磊沈阳航空航天大学自动化学院

无人机执行追击任务过程中态势变化迅速,不灵活的网络更新机制和固化的奖励函数使得现有决策模型难以持续输出正确且高效的策略.针对此问题,提出了一种基于角度特征的分布式DDPG算法.首先,为避免梯度消失或爆炸以稳定模型训练过程,提出... 详细信息

无人机执行追击任务过程中态势变化迅速,不灵活的网络更新机制和固化的奖励函数使得现有决策模型难以持续输出正确且高效的策略.针对此问题,提出了一种基于角度特征的分布式DDPG算法.首先,为避免梯度消失或爆炸以稳定模型训练过程,提出先利用梯度上升计算目标值、再使用MSE损失函数训练的Actor网络更新机制;然后,依据双方角度特征划分策略引导区域,通过设置不同的奖励函数权重,构建基于5个DDPG网络的分布式决策模型,利用在不同态势下对奖励函数权重的动态选择和无缝切换提升算法的决策能力.仿真实验表明,相比于DDPG、TD3算法,所提算法无论追击直线逃逸目标或智能逃逸目标,均具有更高的成功率和决策效率.

关键词：追击决策强化学习分布式DDPG算法角度特征

基于低阶干扰估计器的欠驱动三自由度直升机鲁棒控制

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航空学报 2024年第1期45卷 143-158页

作者：杨梓霄李世尧魏晨李湛朱波中山大学航空航天学院深圳518107 哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

针对模型不确定且外部未知扰动影响显著的欠驱动三自由度(3-DOF)直升机,本文设计、分析并实验验证了一种基于不确定性与干扰估计器(UDE)的主动抗扰控制策略。具体地,针对该直升机平台动力学耦合严重且存在欠驱动特性等问题,基于全驱动... 详细信息

针对模型不确定且外部未知扰动影响显著的欠驱动三自由度(3-DOF)直升机,本文设计、分析并实验验证了一种基于不确定性与干扰估计器(UDE)的主动抗扰控制策略。具体地,针对该直升机平台动力学耦合严重且存在欠驱动特性等问题,基于全驱动系统控制思想,发展了一种基于反馈线性化的升降角和偏航角轨迹跟踪策略,同时实现了内部状态(俯仰角)的镇定;在内外环三通道虚拟控制中,进一步设计了一阶UDE,并联合UDE和标称控制,构建了可有效补偿三通道模型不确定和外部扰动的鲁棒控制方案。该方案较好应对了被控对象的欠驱动特性,控制信号连续且光滑,同时干扰补偿器还具有设计参数少、性能调节简单且清晰等优点。借助于奇异摄动理论,分析了闭环系统跟踪误差的收敛性、输入-状态稳定性、及UDE参数对误差最终界的影响规律,揭示了闭环控制系统潜在的多时间尺度属性。仿真和实验结果验证了干扰补偿的必要性,UDE的有效性和其调参的便捷性。

关键词：三自由度直升机欠驱动系统不确定性与干扰估计器干扰抑制时间尺度轨迹跟踪

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交通执法光电跟踪系统设计与实现

传感技术学报 2024年第6期37卷 1090-1098页

作者：冯志刚王鹏沈阳航空航天大学自动化学院辽宁沈阳110136

针对当前光电跟踪系统在复杂背景下对目标跟丢的情况,设计了一款应用在交通执法领域且适用于复杂背景的光电跟踪系统。该系统采用Hi3516A处理器完成对视频图像的获取、处理,保存成H.264或H.265码流文件,通过无线WIFI和实时流传输协议RTS... 详细信息

针对当前光电跟踪系统在复杂背景下对目标跟丢的情况,设计了一款应用在交通执法领域且适用于复杂背景的光电跟踪系统。该系统采用Hi3516A处理器完成对视频图像的获取、处理,保存成H.264或H.265码流文件,通过无线WIFI和实时流传输协议RTSP(Real Time Streaming Protocol)将码流文件实时传输到PC端进行显示;同时,应用模糊系统对KCF跟踪算法进行改进,实现滤波模型的自适应更新。此外,该系统基于GD32F407处理器采用PD控制算法实现俯仰和航向双自由度的控制,使目标始终保持在视野的中心。实验结果表明,应用改进后的跟踪算法使得该系统能够完成在复杂背景下对目标的准确跟踪,且运行速度在每秒30帧左右。

关键词：跟踪系统图像处理模糊系统 Hi3516A GD32F407

基于轨迹预测和分布式MADDPG的无人机集群追击决策

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计算机应用 2024年

作者：王昱关智慧李远鹏沈阳航空航天大学自动化学院

针对复杂任务环境下无人机（UAV）集群追击决策算法灵活性不足、泛化能力差等问题，提出一种基于轨迹预测的分布式多智能体强化学习决策算法。首先，为增强追击任务的真实性，为目标机设计智能化逃逸策略；其次，考虑到因通信中断等原... 详细信息

针对复杂任务环境下无人机（UAV）集群追击决策算法灵活性不足、泛化能力差等问题，提出一种基于轨迹预测的分布式多智能体强化学习决策算法。首先，为增强追击任务的真实性，为目标机设计智能化逃逸策略；其次，考虑到因通信中断等原因导致的目标机信息缺失等情况，采用长短时记忆(LSTM)网络实时预测目标机的位置信息，并基于预测信息构建决策模型的状态空间；最后，依据分布式框架和多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法设计基于轨迹预测的分布式MADDPG(TP-DMADDPG)算法，增强复杂空战进程中集群追击决策的灵活性和泛化能力。仿真实验结果表明，相较于深度确定性策略梯度（DDPG）、双延迟深度确定性策略梯度（TD3）和MADDPG算法，所提算法将协同决策的成功率提升了至少15个百分点，能够解决不完备信息下追击智能化逃逸目标的问题。

关键词：集群追击轨迹预测分布式决策多智能体强化学习

基于SSA-VMD和SDP的双通道CNN轴承故障识别方法

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机电工程 2024年

作者：蒋丽英高铭悦李贺沈阳航空航天大学自动化学院

针对滚动轴承故障振动信号具有非线性和非平稳性等特征，以及单通道卷积神经网络(CNN)提取故障特征不显著的问题，提出了一种基于麻雀算法-变分模态分解(SSA-VMD)和对称点模式(SDP)的双通道CNN滚动轴承故障诊断方法。首先，结合样本熵... 详细信息

针对滚动轴承故障振动信号具有非线性和非平稳性等特征，以及单通道卷积神经网络(CNN)提取故障特征不显著的问题，提出了一种基于麻雀算法-变分模态分解(SSA-VMD)和对称点模式(SDP)的双通道CNN滚动轴承故障诊断方法。首先，结合样本熵和皮尔逊相关系数，构建出了新的综合适应度函数，利用麻雀算法(SSA)进行了自适应寻优，确定了最佳的变分模态分解(VMD)参数K和α。将原始振动信号经过VMD分解后，得到了本征模态函数(IMF)分量，通过计算各IMF分量的峭度值进行了筛选，将筛选出的信号进行重构后得到了一维特征信号；然后，通过互相关系数选择合适的对称点模式(SDP)参数值，将原始振动信号转化为极坐标下的SDP图像，获得了具有良好可分性的二维特征图；最后，将一维和二维特征作为双通道CNN的输入后进行了联合训练，将训练好的网络用于故障类型识别，在西储大学和江南大学的轴承数据集上对其进行了验证。研究结果表明：通过网络训练，其故障诊断的准确率分别达到了98.5%和100%。该结果验证了该方法在准确识别故障特征方面具有优越性和普适性。

关键词：一维特征信号构建二维特征转换卷积神经网络麻雀算法变分模态分解对称点模式

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基于孪生网络的分类器输出重复性优化方法

计算机工程 2024年

作者：喻勇涛孙奥李昂朱琳琳沈阳航空航天大学自动化学院

工业表面质检场景中，深度分类神经网络常用于对产品图像进行分类，实现对产品的合格判别或品质分级，搭载深度分类神经网络的表面质检设备需进行量具的检验重复性与再现性评估（Attribute Reproducibility and Repeatability，AR&R）... 详细信息

工业表面质检场景中，深度分类神经网络常用于对产品图像进行分类，实现对产品的合格判别或品质分级，搭载深度分类神经网络的表面质检设备需进行量具的检验重复性与再现性评估（Attribute Reproducibility and Repeatability，AR&R），但由于产品载具存在装配公差以及设备振动等因素，设备拍摄的产品图像会出现位置、角度、亮度、模糊度的相关扰动，分类神经网络对扰动图像将无法输出一致的分类结果和分类概率，导致表面质检设备无法通过AR&R评估，将此问题总结为网络输出重复性问题，并针对这类问题提出了一种基于孪生网络的分类神经网络训练方法，孪生主网络使用原始样本进行监督学习训练，学习输出正确的分类类别，孪生次网络通过指数平滑拷贝主网络权重，输出与原始对应的扰动样本的特征嵌入，用于对主网络进行对比学习训练，使主网络对原始样本与扰动样本输入均输出一致的分类概率，推理时，仅保留主网络用于产品缺陷分类。为充分验证算法性能，设计了基准实验、网络架构消融实验与类似方法对比实验，并在电感产品图像上进行了验证，验证结果中分类准确率达到99.3462%，分类概率方差为0.001016，所述方法可有效缓解使用深度分类神经网络对工业产品图像分类的输出重复性问题，在显著降低了分类概率方差的同时，分类准确率也有一定提升。

关键词：深度学习孪生网络工业质检重复性 AR&R评估鲁棒性

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基于姿势估计和特征融合的行人重识别算法

电子测量与仪器学报 2024年第4期38卷 187-194页

作者：姬晓飞赵帅宋京浩崔童沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136 沈阳航空航天大学人工智能学院沈阳110136

行人重识别在交通管理、寻找走失人口等范畴用途较广。现有算法难以处理人体姿势改变、遮挡和特征不对齐的问题,提出一种姿势引导和特征融合的行人重识别算法。所提出的算法包括3个分支,包括全局分支、基于姿势估计引导的全局分支、局... 详细信息

行人重识别在交通管理、寻找走失人口等范畴用途较广。现有算法难以处理人体姿势改变、遮挡和特征不对齐的问题,提出一种姿势引导和特征融合的行人重识别算法。所提出的算法包括3个分支,包括全局分支、基于姿势估计引导的全局分支、局部对齐分支。全局分支提取行人的全局特征,可以捕捉行人的粗粒度信息以及整体的上下文关系。基于姿势估计引导的全局分支利用姿势估计网络引导模型关注行人的全局可见区域,降低遮挡物对行人识别的干扰。局部对齐分支利用姿势估计算法构成对齐的局部特征,同时区分可见的局部区域,以降低遮挡以及姿势变化的影响。通过多分支结构,将局部特征和全局特征融合,以加强特征的多元化,增强模型的鲁棒性。最终,利用交叉熵和软边界三元损失进行模型训练。Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上的测试结果效验了所提算法的可行性,其间,DukeMTMC-ReID数据集的Rank-1、mAP各达成了91.2%、81.8%,具有较佳的实用性。

关键词：行人重识别深度学习多损失函数行人遮挡