【摘 要】
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针对传统的飞机舵面故障诊断效果差及泛化能力弱的问题,提出了将卷积神经网络(CNN)算法结合支持向量机(SVM)分类器搭建适于民机升降舵的故障诊断模型.该模型从原始的故障数据出发,逐层学习实现故障特征的提取及故障类型的识别,使用SVM替代softmax函数对故障进行分类.与传统的CNN网络、深度置信网络(DBN)模型进行测试结果对比,实验结果表明:所提方法对升降舵故障识别精确率最高,可达99％以上.为了能够直接观察这3种模型在特征表示上的差异性,对识别结果进行了降维可视化(T-SNE),通过可视化之后的图形
【机 构】
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中国民航大学,工程技术训练中心,天津 300000;中国民航大学,电子信息与自动化学院,天津 300000
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针对传统的飞机舵面故障诊断效果差及泛化能力弱的问题,提出了将卷积神经网络(CNN)算法结合支持向量机(SVM)分类器搭建适于民机升降舵的故障诊断模型.该模型从原始的故障数据出发,逐层学习实现故障特征的提取及故障类型的识别,使用SVM替代softmax函数对故障进行分类.与传统的CNN网络、深度置信网络(DBN)模型进行测试结果对比,实验结果表明:所提方法对升降舵故障识别精确率最高,可达99％以上.为了能够直接观察这3种模型在特征表示上的差异性,对识别结果进行了降维可视化(T-SNE),通过可视化之后的图形可以看出,CNN-SVM模型具有显著的聚类效果.最后,数据集中加入噪声,验证了所建模型相比于其他两个模型具有良好的抗噪能力、泛化能力以及强化学习能力.
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针对传统的通信对抗干扰效果评估方法无法在战时进行实时评估的问题,提出一种基于GA-ELM的在线评估方法.以Link-16为干扰研究对象,首先分析选取其抗干扰行为参数,建立样本库,之后利用极限学习机(ELM)对样本参数进行分类学习,同时使用改进的遗传算法(GA)优化ELM,得到GA-ELM模型.实验结果表示,使用GA-ELM在线评估方法,以抗干扰行为参数为依据,能够得出干扰效果在线评估结果.新方法克服了传统方法无法应用于战时的缺点,更加贴近实战.
目前单兵使用筒式发射弹药大都基于前置法提高命中概率,依赖于射手对目标运动信息的估计.目标运动信息主要包括目标相对于射手横向运动的角速率和偏航角,以及目标在弹目连线方向(径向)上的速度.据此提出一种利用固定在发射筒上的MIMU实时测量目标运动信息的方案,使用卡尔曼滤波算法去除传感器数据中的噪声,使用等效旋转矢量法进行姿态解算得到姿态角.设计了试验样机,通过试验验证了方案的可行性,试验结果显示,在5°和28°发射角情况下,目标运动横向角速率最大偏差分别为0.0015(°)/s和0.0025(°)/s,从而使得
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