工业大数据驱动的核电装备智能设计-制造-服务技术与应用

针对核电大数据集成管理缺乏适应性和应用价值有限的问题,提出了一种基于工业大数据分析架构的核电装备智能设计制造服务体系.首先,基于核电大数据的领域特性设计了核电装备全生命周期数据空间,通过业务系统数据与主数据两个层次,实现海量多源异构数据分布式存储,并提出模型驱动的核电大数据应用模式.在此基础上,基于数据空间提出了核电装备智能设计制造服务体系框架和关键技术,包括基于模型数据知识联合学习的智能协同设计、多阶段数据融合驱动的质量管控与精准追溯、高维动态边缘数据驱动的运行服务智能诊断预测等技术,为生产决策和运作管理提供依据,促进核电装备安全性、可靠性和经济性指标持续优化.最后通过核电装备典型业务场景来验证所提框架和技术的有效性,并取得了良好的应用效果,为未来核电大数据协同管理和智能应用提供参考.     

考虑未知输入的异构集群系统群体智能合围跟踪控制

集群系统合围跟踪控制是群体智能涌现在运动控制层面的实现途径之一,在智能化战争时代具有广阔的应用前景.本文面向未来空地群体智能作战中护卫任务的应用需求,聚焦军品押送、重要人物护送等典型任务场景,研究了异构集群系统考虑领导者具有未知输入的分布式编队-合围跟踪控制问题,以实现复杂环境下空地协同智能作战.首先引入代数图论知识,建立具有未知输入的异构集群系统模型,提出了一种编队构型生成系统.之后结合自适应控制律,利用邻居局部信息交互设计了基于边的分布式编队-合围跟踪控制器,并证明了闭环系统的稳定性.此外,对异构集群系统涌现出的更复杂的群体智能特征进行了分析与总结.最后,通过数值仿真验证了本文所提出的方法能够实现预期的编队-合围跟踪控制,并建立了实物等效验证系统,对控制方法的有效性进行了验证,为实际情况下大规模空地协同智能作战提供了有力的理论支撑.     

车辆全速巡航系统的干扰解耦鲁棒控制

建立了集成被控车辆及车辆间纵向行驶动力学特性的新型全速巡航系统模型, 针对模型中存在的外界干扰、参数不确定性及非线性特性, 提出了一种干扰解耦鲁棒控制方法. 该方法首先根据非线性干扰解耦（nonlinear disturbance decoupling, 即NDD）原理, 实现对模型中确定部分外界干扰的解耦, 在此基础上, 利用变结构控制（variable structure control, 即VSC）中滑动模的不变性特性, 消除模型中余下不确定性部分的影响, 最后将其应用于纵向行驶车辆全速自适应巡航控制（adaptive cruise control, 即ACC）系统, 并通过仿真计算验证其控制效果. 结果表明, 结合NDD原理及VSC方法设计的车辆全速ACC系统, 不仅对被控车辆内部各种不确定因素具有良好的鲁棒性能, 而且能够较好的消除被控车辆低速走停（stop and go, 即SG）工况下的强非线性特性, 以及高速行驶中前导车频繁加/减速的外部干扰影响. 此外, 控制系统结构简单, 可实现其控制性能的全局最优化.     

基于遗传算法优化的EPS路感混合H2/H∞控制

针对电动助力转向（EPS）系统统存在系统模型、干扰等不确定性,以及对系统动态特性的要求,提出基于遗传算法的EPS系统混合H2/H∞控制器．在EPS系统及整车二自由度数学模型基础上,以转向路感、系统鲁棒性和转向稳定性为控制目标,构建系统的状态空间方程和增广被控对象矩阵,并运用H2/H∞方法极小化系统中各种干扰对被控输出的影响,并在此基础之上应用H2方法对系统进行优化,提出基于遗传算法的EPS系统混合H2/H∞控制方法.EPS系统路感仿真结果表明,基于遗传算法的EPS系统混合H2/H∞控制器,综合了H2/H∞控制和H2/H∞控制的优点,具有较好的鲁棒性能和鲁棒稳定性,可有效抑制路面随机激励、转矩传感器量测、模型参数不确定等所引起的各种干扰和噪声,使驾驶员获得满意的路感．     

孪生数据与特征增强融合驱动的装备小样本诊断方法

近年来,得益于新一代信息技术的快速发展,智能故障诊断技术在航空航天、海洋工程、汽车工业等领域得到了广泛的关注与应用.然而,一方面,智能故障诊断模型在实际应用部署时,面临着故障样本不足的难题,导致所构建的模型诊断可靠性较低;另一方面,现有面向小样本问题的智能诊断方法往往需要相关性较强的实测数据作为支撑,这极大限制了该方法的实用性.基于此,本文提出了一种孪生数据与特征增强融合驱动的机械装备小样本故障诊断方法.首先,构建机械装备的虚拟模型,并结合装备的运行机理知识和健康状态的实测数据对模型进行优化修正,以获取高保真模型,进而基于该模型获取高质量的孪生故障数据;其次,以孪生故障数据为输入,利用生成对抗网络进行装备孪生故障数据的特征增强,并将增强后的数据用于卷积神经网络模型的训练,从而实现装备的智能故障诊断;最后,以某汽车用变速器为研究对象,验证所提方法的可行性.该方法丰富了新一代工业人工智能与大数据分析理论,为现代装备的小样本智能故障诊断提供了一种新的解决思路.     

基于特征模型的再入飞行器自适应制导律设计

文中针对航天飞机类再入飞行器对参考阻力加速度曲线的跟踪问题，设计了基于特征模型的自适应制导律．首先将线性定常系统的特征建模方法推广到单输入单输出线性时变系统，从而建立了再入飞行器的特征模型，然后对特征模型提出一种新的非线性微分黄金分割自适应控制律．当特征模型的系数属于有界闭凸集，且系数的变化速率满足一定约束条件时，文中证明了非线性微分黄金分割自适应控制系统是一致渐近稳定的．在特征模型的基础上，通过结合使用跟踪控制律、非线性微分黄金分割控制律和改进的逻辑积分控制律，设计了再入飞行器基于特征模型的自适应制导律．它克服了反馈线性化方法要求精确获得对象模型的缺点．仿真结果表明，文中设计的自适应制导律对参考阻力加速度曲线的跟踪性能明显优于反馈线性化方法．     

吸气式空空导弹FADS系统设计

分析了吸气式空空导弹FADS系统设计面临的关键技术难点及设计流程.针对吸气式空空导弹大长细比布局、高机动、大攻角和低成本控制等特点,提出了一种高精度、多点故障诊断、容错和可抗大过载的FADS系统设计方法.主要包括基于压力模型、分层诊断和多模型重构容错策略的求解算法设计、系统误差模型设计、高精度和抗大过载压力测量模块设计、以及解算机模块设计等.针对某典型吸气式空空导弹外形设计了9个测压点布局、飞行马赫数2.0~4.5的FADS系统原理样机,在1.2 m×1.2 m超声速风洞完成原理样机的实时解算试验,试验结果表明:静压测量相对误差≤6.9%,马赫数测量误差0.1,攻角和侧滑角的测量误差均1°.重构模型的测量误差接近基准模型的误差;算法诊断故障点数≤3,故障诊断的范围是P1点的偏差≤-20%或≥40%,P2~P9点的偏差≤-30%或≥30%,算法具有≤2故障点的容错能力.系统的测量误差水平、故障诊断和容错能力均能满足工程要求.     

基于仿生智能的无人作战飞机控制技术发展新思路

仿生智能和无人作战飞机均已分别成为国际人工智能和航空航天领域中备受关注的研究热点和前沿性课题.本文在系统阐述仿生智能和无人作战飞机基本概念原理的基础上,结合目前研究现状从基于人工脑的无人作战飞机高智能化自主控制、基于群体智能理论的多无人作战飞机协同控制、基于群智能-Bayesian网络的复杂作战态势评估、基于仿生硬件的无人作战飞机高智能化自主控制、网络环境下基于元启发式智能的多无人作战飞机/无人作战车异构分布协同控制等方面提出了无人作战飞机控制技术的发展新思路,这些思路的实现对极大提高作战任务的有效性及生存概率具有重要意义,同时也为无人作战飞机的智能化、综合化和先进化提供新的突破方向和切实可行的技术途径.     

特征模型理论及其在火星气动捕获制导中的应用

火星探测是近年来世界范围内深空探测领域的持续热点.低成本空间运输是太空探索和开发的重要因素之一,气动力辅助变轨可降低航天飞行器的设计成本.气动捕获是气动力辅助变轨的一种方式,指的是利用行星大气产生的气动力,降低轨道能量,实现由双曲线轨道向目标环绕轨道的转移.气动捕获任务仅有一次实现的机会,可靠性要求非常高,因此对于气动捕获制导和控制的精度和鲁棒性提出了很高的要求,需要采用智能自主的制导方法.基于特征模型的制导方法具有强适应性、鲁棒性和自主性,有广泛的应用前景.本文对特征模型理论及其在火星气动捕获制导中应用的研究现状和进展进行了综述,并提出了有待解决的问题,为进一步开展相关研究提供了基础.     

基于FSDP图像和DCNN的无人机起落架关键件结构损伤智能检测方法

随着无人机的应用越来越广泛,与之相适应的保障手段也需与时俱进.在人工智能快速发展的情况下,故障诊断与人工智能方法相结合为无人机保障关键技术的跨越式发展提供了重要契机,也为无人机的使用安全性与运行可靠性水平的提升提供了重要机遇.本文以结构健康监测中的超声信号分析方法为基础,针对无人机起落架关键结构件的损伤检测问题开展研究,结合深度学习模型,对结构件的损伤进行智能化检测,提高检测效率和检测精度.针对结构健康监测中损伤信号的非线性特点,提出了频谱对称点阵图案(frequency symmetrized dot pattern, FSDP)特征提取方法.在此基础上,提出了基于FSDP特征与深度卷积神经网络的损伤智能检测方法.在起落架T型构件实验环境中开展了结构损伤模拟与检测实验,通过实验数据验证了所提出的智能检测方法的有效性.     

灵巧引信用三元级联控制方法研究

随着现代战争模式向全域化、智能化、精准化不断发展,引信作为弹药的“大脑”越来越成为决定战争胜负的关键,而传统的线性开环控制的引信设计方法已经不能满足新一代灵巧引信的需求.本文基于环境-目标的非线性耦合干扰对时延的影响机理,提出了虚拟闭环和抗时延信息融合两大设计思路,进一步完善了三元级联控制设计架构.通过两个具体实例,即多层硬目标侵彻引信和高速交会近炸引信两种典型武器系统中的应用实例,验证了所设计控制架构的性能优越性.仿真和实验结果表明,本文所提出的三元级联控制方法相比于传统的引信控制方法能够有效提升探测识别能力、起爆控制精度和弹药毁伤效能,有望成为未来灵巧引信向智能引信发展的理论基础.     

基于Agent的网构软件模型研究

以开放网络环境下的网构软件需求为切入点，基于软件Agent的原理、方法和技术，系统分析了基于面向对象方法学的经典软件结构模型及其支撑技术的限制，提出了一种开放协同软件模型来作为网构软件的基础模型．结合其关键支撑技术的研究，提出了基于移动Agent的协同程序设计技术、多模式交互机制及基于Agent中间件模型和面向体系结构的协同程序设计方法，并探讨其在主流软件技术中的应用，初步形成了一种适合于开放网络环境需求的技术框架体系，在此基础上，提出了一条建立基于Agent的网构软件模型的技术途径，即网构软件模型=开放协同模型＋环境驱动模型＋智能可信模型，从而为进一步的研究工作奠定了基础．     

基于特殊个体的网络进化博弈群智合作激发调控

引导群体中智能行为的产生与传播是群体智能领域的重要研究方向.相互合作是自然界中常见的群体智能行为.本文建立了一种基于特殊个体的网络进化博弈模型,分析了群体激发合作水平的进化特性以及调控手段.首先通过在规则网络进化博弈模型中建立有效的干预控制体系结构,实现对群集系统的调控作用;然后通过设计基于群体智能的特殊个体控制规则,特殊个体能起到促进合作行为涌现的群智激发作用;最后利用蒙特卡罗仿真方法分析了特殊个体对群体进化特性的影响,并讨论了不同参数条件对合作水平的影响.     

天宫一号基于控制力矩陀螺的智能多模自适应姿态控制系统设计与验证

天宫一号是目前我国在轨运行的体积最大、重量最重的载人航天器.它具有变构型、变参数的特性,采用控制力矩陀螺系统和喷气推进系统实现高精度、高稳定度姿态控制.本文通过对天宫一号控制对象参数缓变和跳变相结合特点的分析,规划了高可靠灵活的控制策略,设计了智能多模自适应姿态控制系统.利用智能控制中规则集设定多模自适应控制的指标切换函数分配,利用多模自适应控制算法建立多模型控制器实现不同控制对象,不同控制任务的姿态控制.天宫一号通过地面测试和物理仿真试验,最后发射在轨运行,与神舟八号、神舟九号、神舟十号载人飞船圆满完成交会对接任务,充分验证了姿态控制系统设计的正确性和有效性.该设计方法在解决大型航天器变构型、变参数组合体姿态控制方面有突出优点,在未来的载人航天领域空间站建设具有应用前景.     

双摆杂技机器人DD2DU仿人智能控制器设计

双摆杂技机器人的两根顶杆有四个平衡点:Down-Down(DD)、Down-Up(DU)、Up-Down(UD)、Up-Up(UU)。针对双摆杂技机器人从DD转换到DU平衡点(DD2DU)的大范围非线性欠驱动控制问题,应用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,将DD2DU控制任务分解为初始扰动、外杆摆起、姿态调整、稳定控制4个阶段,并设计出每个阶段的关联图式、运动图式(控制器),进而构建多模态控制的仿人智能控制器,最后通过验证实验证明了该控制方法的有效性。     

强干扰影响下基于干扰补偿的大飞机智能自适应控制

针对强干扰影响下的大飞机增稳控制问题,提出了一种基于干扰补偿机制的智能自适应控制策略.首先,针对强风扰影响下的大飞机面向控制模型,设计了一种耦合多变量干扰观测器,对大飞机模型中的综合不确定及干扰进行快速精确估计,并用于闭环系统的控制器补偿.在此基础上,通过结合快速超螺旋滑模控制算法与自适应动态规划策略,提出了一种新型的有限时间鲁棒自适应控制器.该控制策略在理论上能够实现强干扰影响下的大飞机有限时间精确稳定飞行控制,并通过对波音747型大飞机进行了仿真验证,可得本文提出的智能自适应控制策略能够有效地实现强风扰影响下的大飞机姿态快速稳定与快速机动.     

固体火箭发动机喷管烧蚀控制机制判别新方法

合理的固体火箭发动机喷管烧蚀控制机制判别方法能提高烧蚀率计算的精度.基于H2O和CO2与C反应具有不同的化学反应常数,综合考虑了壁面温度和燃气氧化组分浓度对烧蚀率的影响,提出了一种判别烧蚀控制机制的新方法.应用该判别方法对喷管喉忖烧蚀问题进行了数值模拟.计算结果表明,本文采用的计算方法得到的烧蚀率小于按扩散速率控制和双控制计算得到的烧蚀率,且与试验结果更接近.同时指出燃气中由H2O引起的烧蚀率是导致喷管喉忖烧蚀的主要原因.     

多无人机协同搜索的模糊认知决策方法研究

搜索决策方法是影响多无人机协同搜索效能的关键.传统的搜索决策方法关注于使多架无人机形成对任务区域的协同全覆盖,采用基于概率搜索图和滚动时域控制的搜索决策方法,对复杂搜索任务的适应性有限.本文借鉴人类实施搜索行为的认知决策方式,提出面向多无人机协同搜索的三层结构的认知控制模型.基于该模型和模糊聚类思想对任务区进行认知匹配和约简划分;之后,应用二次模糊聚类对各架无人机进行面向协同搜索的任务区域分配,在此基础上,再应用滚动时域控制方法完成对无人机的搜索控制.从任务区域覆盖模式和目标发现能力两个方面,通过仿真实验分析了本文提出的协同搜索模糊认知决策方法的性能.     

基于模型诊断的发展与展望

在智能故障诊断领域中,基于模型诊断方法已经成为研究者们主要研究的对象。但是,其计算的难解性、诊断结果的数目的庞大,对实际问题没有统一、寻求适当的模型表示方法是基于模型智能故障诊断必须面临的瓶颈问题。针对国内外专家学者的研究成就和现状,本文对基于模型诊断方面的主要研究成果进行了简要地介绍,对各种方法的优点和不足进行分析,并对进一步的研究提出了一些建议。     

复杂表面的分解重构原理及其应用

针对复杂表面模型种类繁多而实际应用时又不够灵活方便的问题，提出了能够增强自动设计系统对创造性工作的智能支持的复杂表面分层结构模型和分解重构原理，然后讨论了该原理在共轭曲面求解，数控轨迹生成，以及再识别创新等方面的应用及取得的进展。