基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测

针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择,将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置,以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力,并融入门控残差机制构建模型基本框架,既能提高模型的适应性也能保证信息在网络中传递的效率,采用分位数误差作为损失函数实现了多尺度的预测,有效的提高了预测的准确性。在CMAPSS涡扇发动机数据集上进行实验分析,FD002、FD004测试集的预测精度分别达到91.9%和92.4%,通过与其他深度学习方法进行对比,RMSE最优值分别提高15.54%和16.91%,Score最优值分别提高83.21%和78.78%。     

一种VXI总线高精度时钟源的设计

阐述了基于VXI总线的高精度时钟源模块的组成框图及基本原理 ,由FPGA器件实现VXI总线寄存器基接口电路及控制功能 ,采用AD985 0DDS (直接数字频率合成器 )实现高精度分频功能 ,提出了用ECL器件实现延迟调节与输出驱动的设计方法 ,具有经济实用的特点     

并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

Q2220型直接数字式频率合成器原理与应用

直接数字式频率合成技术是当今电信领域与电子仪器领域一个引人入胜的课题,尤其是采用了VLSI工艺和某些先进技术的直接数字式频率合成系统(DDS)芯片,更使频率合成器的研制者们如虎添翼。本文介绍的 Q2220 DDS芯片,是美国 QUALCOMM公司近几年推出的该类产品之一,本文介绍其特点、用途、工作原理和应用方法,最后给出设计实例和有关结论。     

舰船分布交互仿真系统中的时空一致性技术

本文介绍了舰船分布交互仿真系统的体系结构、网上及各子系统采用的坐标系、坐 标转换、姿态转换、时钟同步及时戳机制     

WSNs中基于TW-ToA测量的目标定位算法

针对时钟偏差问题,提出基于双向到达时间(Two-way time of arrival,TW-To A)测量的目标定位算法(Target Localization-based on TW-To A,TL-TW-To A)。TL-TW-TOA算法考虑了周转时间和时钟偏差问题。由于利用直接处理方法难以获取目标位置的最优解,TL-TW-TOA算法选用次优、强健算法进行近似,并将定位问题建立成广义信赖域次优问题(Generalized Trust Region Sub-Optimal,GTRS),然后再利用二分算法获取精确解,进而缓解时钟偏差和周转时间(Turn-around Times,TATs)对定位精度的影响。实验数据表明,提出的TL-TW-TOA定位算法降低了计算复杂度,并减少了均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)。