摘要:针对离散制造车间运行活动难以评估、生产瓶颈可追溯性差、生产过程决策实时性低、生产数据存储分散等问题，提出一种基于数据驱动的车间运行决策优化技术。搭建基于数据驱动的车间运行决策优化框架，深入讨论车间运行决策关键指标量化评估方法、车间数据分布式采存与关键特征判别方法和数据驱动的车间运行决策优化技术3项关键技术。实际应用结果表明：该技术能解决存在问题，对实现数据驱动的智能车间具有一定参考意义。

摘要:针对航空发动机的故障特点、现有数据条件以及健康管理的需求，对国内外故障预测与健康管理(prognostics and health management，PHM)进行研究分析。通过涵盖状态监测分析、亚健康状态诊断、性能衰退趋势跟踪和分析、故障预测与寿命管理等，以实现对发动机的预测性诊断和相应维护支持，从而提升飞行任务过程中的安全性和计划执行的可靠性。结果表明，该分析可为持续进行航空发动机健康管理研究奠定基础，为真正意义的视情维修提供技术支撑。

摘要:针对电力系统的运行场景趋于多样化和复杂化特点，考虑传统输电网规划时忽略不确定性引起的输电阻塞场景问题，提出一种考虑输电阻塞的网络规划模型。基于多约束模型确定不同传输场景下的发电机有功功率和用户负荷；基于经济调度模型建立考虑阻塞场景的输电网规划约束模型；基于改进的多约束缎蓝园丁鸟优化算法(multi-constraints satin-bowerbird optimizer，MCSBO)求解多约束条件输电网规划模型。以某市简化的6节点电力网络为例，对所提规划方法的有效性进行验证。结果表明：经过规划后，不同场景阻塞程度明显得到改善，规划前输电平均阻塞程度为0.49，规划后降低为0.09，约提高4.4倍。

摘要:为提升铁路应急通信中的视频压缩能力，提出一种基于面向服务架构(service oriented architecture，SOA)的铁路应急通信中视频压缩算法。构建SOA的铁路应急通信模型，通过主成分分析(principal component analysis，PCA)算法初次压缩AI视频原始数据，保留有价值的特征向量后，采用多级树集合分裂(set partitioning in hierarchical trees，SPIHT)压缩算法将初次压缩后AI视频图像分解成多个小波系数，经小波系数压缩后，通过哈夫曼编码输出压缩后AI视频比特流，经逆哈夫曼编码和逆SPIHT压缩算法完成压缩后AI视频图像重建，在信息服务层和SOA架构层支持下，通过应用层查看压缩后AI视频。实验结果表明：该算法的平均视频压缩比为48.34，在不同压缩比下，该算法压缩后AI视频图像的SSIM值均在0.955以上、PSNR值均高于37.13，可有效提升AI视频图像质量且压缩能力较强。

摘要:为解决以视频回放为主的评估模式存在人为评判误差大、缺乏定量化依据、训练数据统计分析难以实现等问题，对教练机飞行员飞行训练质量评估系统设计进行研究。基于飞行训练大纲中训练科目的分析解读，以飞参数据为核心研发资源，搭建教练机飞行员飞行训练质量评估系统软件的运行架构，开发飞行训练超限告警、飞参数据曲线分析、飞行轨迹3维回放、飞行训练诊断报告，以及阶段训练效果评估等具体功能。结果表明，该设计能为教练机飞行员飞行训练效果检验提供实用有效的辅助工具。

摘要:为了提高图像的视觉效果和细节表现力，提出基于多尺度滤波的图像多频细节特征增强方法。对图像实施灰度变换和去噪，利用双边滤波器对预处理后的图像进行多尺度分层，分为低频背景层图像和高频细节层图像，涵盖从轮廓到纹理的多频细节特征。对2个尺度的图像增强处理，通过融合方法将二者融合，得到完整的细节增强后的图像。实验结果表明：该方法的信息熵和平均梯度数据较高，信息熵5.969 5 bit，平均梯度0.022 5，在多频细节特征提取和增强方面表现出较好的性能，在细节信息的丰富度和细节边缘的清晰度具有优势。

摘要:为实现核电站全身计数器全流程无人值守测量，设计了一套完整的自动化测量系统。全身计数器(whole body counter，WBC)自动测量系统涵盖了自动信息识别、管理、测量分析等重要功能，通过相关传感器检测人员权限和位置，并全程通过人员身份数据和测量数据调控扬声器和显示屏等交互设备，引导人员有序自主测量。服务器内部程序对整个系统的信息进行自动化管理和分析，最终实现有效数据的存储和异常状态的处理等。结果表明：该系统有效降低了个人剂量检测过程的成本和人为误差，提升了工作效率和测量准确性，成功实现了人员自主化，设备自动化的内污染检测流程。

摘要:针对无源侦收设备结构复杂、故障排查困难、缺少实时监测手段的问题，设计一套实时状态监控系统。利用在线检测技术和多种信号数字化处理技术，获取设备状态监控数据，通过数据处理和智能诊断实时掌握装备运行状态准确判断故障原因，缩短故障排查时间，提高维修效率。实际使用结果表明：该系统能够准确获取关键部位的信息，通过数据处理分析后显示各参数值，给出异常告警信息，在日常业务和维护维修中发挥了重要作用。

摘要:为保证飞机环境控制系统安全性、可靠性、经济性和舒适性，提出对传感器设置方法进行研究。通过分析国际上主流运输类飞机环境控制系统中常用传感器的位置、作用，选取其中最具代表性的Boeing737飞机和Airbus320飞机进行对比研究，结合环境控制系统相关适航标准的研究，总结飞机环境控制系统传感器设置的通用方法，并对其精度和量程范围作出说明。结果表明：该研究可为飞机环境控制系统传感器的选取及设计提供参考。

摘要:为更好地探究效能评估方法的便捷性与高效性，采用神经网络效能评估的方法对超视距空战中战斗机作战效能进行评估。利用实际训练结果制作样本集标签，充分挖掘数据本身规律。对BP神经网络存在的收敛速度慢、梯度爆炸问题，采用深度信念网络(deep belief network，DBN)的方法对战斗机作战效能进行评估。结果表明：该方法能极大程度规避主观性误差，且评估结果验证了DBN模型的有效性和准确性。

摘要:为实现经济成本最小化的电网调控策略的精确控制，提出一种基于多时间尺度分析的全生命周期管理技术。通过整合短期、中期和长期调控行为数据，构建行为预测模型与优化框架。对构建的模型和调控策略进行仿真实验与算例分析，并对其有效性进行验证。该预测模型对光伏和风电功率预测的平均准确率分别为97.53%和96.27%；系统日运行总成本为1 386.32元；电网调控策略能适应负荷端的需求变化合理分配功率；3个调控阶段的预测相对误差逐级减小，实时调控阶段最小相对误差为0.26%。结果表明：基于全生命周期管理的多时间尺度调控技术能够显著提升调控行为的规划性与精准性。该技术的应用不仅能提升电网调控能力，而且可为军工领域的电力保障提供稳定支持，确保关键设施的能源供应安全。

摘要:针对音乐推荐领域面临的多源异构数据整合困难、语义关联挖掘不充分以及个性化推荐精度不足等问题，提出一种融合知识图谱与深度学习的推荐算法。通过动态爬虫技术和UIE智能抽取框架构建多维度音乐数据体系，采用“语义计算+词形匹配”的双重融合策略实现知识图谱的精准构建。引入TransR模型进行知识图谱的深度语义嵌入，并结合用户历史行为特征构建“内容-行为”双通道推荐模型。实验结果表明：该算法在推荐准确性、排序合理性和用户满意度等关键指标上均显著优于现有推荐算法，研究成果不仅为音乐推荐提供了新的技术路径，而且验证了知识图谱在提升推荐系统可解释性方面的独特作用。

摘要:为提高小目标集群界面下复杂目标环境的光标选择任务性能，提出小目标集群界面下基于卡尔曼滤波的光标快速定位优化算法。综合考虑目标大小、目标初始距离、目标密度等因素对其目标选择效率和准确率的影响，通过对光标位置信息和光标运动信息的估计预测修正，实时计算光标观测值和估计值之间的可信度，以动态预测光标运行轨迹，隐式改善光标的运动稳定性，基于贝叶斯估计更新潜在目标的概率分布，并在不同条件下进行对照实验。结果表明：在进行目标选择时，采用基于卡尔曼滤波的动态光标快速定位优化算法有助于实现目标的精准选择及快速交互。

摘要:针对晶架结构，对3D打印桨叶蒙皮的参数化建模方法进行研究。将桨叶蒙皮分为多个小块，每个小块都由一个晶架结构组成，通过调整晶架结构的参数，实现对蒙皮的形状和强度的控制，以及对蒙皮的厚度、孔洞大小和分布等参数的控制；设计一种桨叶蒙皮，并进行了3D打印和实验验证。实验结果表明：该方法可实现高精度的桨叶蒙皮制造，且具有较好的强度和稳定性。

摘要:针对机场测试环境下仅利用激光雷达无法精确定位的问题，提出一种基于因子图优化的紧耦合多传感器同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)方法。利用边特征点和面特征点并结合两步优化策略进行点云特征匹配，再采用滑动窗口消除全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)数据异常值，并在点云稀疏环境下和机器人方位变化超过20°时增量加入GNSS因子。在机场辅助路和较为空旷的机场跑道对LeGO-LOAM、LIO-SAM方法和该方法进行对比验证，结果表明，该方法在机场辅助路环境中的轨迹绝对误差比LeGO-LOAM、LIO-SAM方法分别降低了15.426和0.211 m；加入GNSS因子后，精度提升至厘米级(RMSEAPE= 0.050 m)；在机场跑道环境中，该方法的轨迹较为平滑，无偏移问题，且精度达到厘米级(RMSEAPE=0.063 m)。

摘要:为解决现有防误策略忽略了电网操作的多维度指标、且无法对潜在的误操作进行防范的问题，提出一种基于规则引擎与深度学习的电网多层次多维度防误操作智能判别方法。通过规则引擎驱动的误操作识别方法，充分考虑命令执行、设备状态和人员操作行为等维度，将最小完美哈希表筛除无用事件，提高识别效率，基于混合深度学习的多层次潜在误操作识别方法，深入分析处理历史操作数据，识别出潜在的误操作模式，还能对规则引擎的规则库进行有效的补充和更新，提升系统的自动化水平。仿真结果表明，相比于2个对比算法，所提方法能够将误操作识别成功率提高2.10%和3.06%。

摘要:针对目前体系效能评估方法在复杂依赖关系表征上的不足，引入功能依赖网络分析法(functional dependency network analysis，FDNA)进行效能评估。针对现有FDNA相关方法的若干基础性缺陷，立足效用理论，提出基于虚拟节点的、满足效用约束的FDNA改进方法，使该方法结构更清晰、逻辑更严谨。防空反导案例验证结果表明，该改进FDNA方法在体系效能评估中具备可行性与有效性。

摘要:为顺利实现水面无人艇(unmanned surface vehicle，USV)作业任务，对USV航行控制系统的设计及典型应用展开研究。基于脑基本功能联合区理论实现了USV智能控制系统体系结构的设计；在该体系结构下，以“海鲟”系列USV为研究对象，研究USV航行控制系统的软件和硬件设计实现问题，探讨无人艇的典型应用场景。结果表明，该研究可为现阶段我国无人艇自主航行控制系统的研究和无人艇装备建设提供参考。

摘要:针对四旋翼无人机系统强耦合、非线性导致期望轨迹难以精准跟踪的问题，设计一种结合改进的粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)和分数阶积分滑模的控制器。采用滑模控制法设计姿态内环和位置外环控制器，选取控制器输出和跟踪误差的函数作为优化目标函数；为改善系统中高频抖振问题，引入分数阶指数趋近律来提高控制效果，并给出了系统能够有限时间稳定的充分条件；针对滑模参数和误差系数难整定问题，采用PSO算法优化了滑模参数，加快了收敛速度。Matlab仿真结果表明，该控制器能较好地满足四旋翼轨迹跟踪控制的需求。

摘要:为有效探测、识别和反制小型无人机，对美军无人机反制装备能力现状及发展重点、趋势及路径进行研究。区分综合指控、目标探测、电子干扰、激光打击、微波打击、网式捕捉、火力打击7类，通过系统、全面分析美军160余型无人机反制装备能力现状，并遴选了25型典型代表进行深度剖析。分别从顶层规划、装备研制、技术探索、试验验证等方向进行分析，提出发展启示建议。结果表明，该建议具有启示性，可提供读者学习借鉴。