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运载火箭推力故障下在线计算轻量化任务重构方法
被引量：
6
1
作者
何骁
谭述君
+2 位作者
吴志刚
张立勇
刘玉玺
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期344-355,共12页
为了避免运载火箭推力下降故障引起发射任务失败,基于径向基神经网络,提出了一种在线计算轻量化的任务重构方法,可快速在线计算最优救援轨道对应飞行轨迹(最优轨迹)的近似解。在离线部分,结合凸优化与自适应配点法产生“故障状态-最优...
为了避免运载火箭推力下降故障引起发射任务失败,基于径向基神经网络,提出了一种在线计算轻量化的任务重构方法,可快速在线计算最优救援轨道对应飞行轨迹(最优轨迹)的近似解。在离线部分,结合凸优化与自适应配点法产生“故障状态-最优轨迹”数据集。数据集被用来训练径向基神经网络,建立轨迹决策模型来构建故障状态到最优轨迹的动力学关系。在线应用时,不需要迭代求解轨迹优化问题,只需将离线训练好的神经网络正向传播应用即可。仿真校验了本文方法在圆轨道、椭圆轨道两种救援类型情况下的有效性,与直接法相比,本文方法可获得最优轨迹的近似解,并且在线部分的计算时间降低三个数量级。
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关键词
运载火箭
推力故障
在线任务重构
轻量化计算
径向基神经网络
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职称材料
面向资源受限无人系统的深度神经网络轻量化软件设计与应用
被引量：
2
2
作者
梅继林
杨隆兴
+4 位作者
孙自浩
陆顺
邢琰
姜甜甜
胡瑜
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期9-18,共10页
地外探测无人系统具有存储、算力和能量等资源受限的特点.以深度学习为基础的感知、定位和决策算法可有效提升无人系统的智能化水平,而这类算法通常需要高算力,难以直接应用于地外探测无人系统.首先针对剪枝和量化的深度神经网络模型轻...
地外探测无人系统具有存储、算力和能量等资源受限的特点.以深度学习为基础的感知、定位和决策算法可有效提升无人系统的智能化水平,而这类算法通常需要高算力,难以直接应用于地外探测无人系统.首先针对剪枝和量化的深度神经网络模型轻量化方法,在公开数据集上对多种算法进行定量分析.其次,提出基于剪枝、量化的轻量化计算方案,实现了基于模块化配置的轻量化计算软件StarLight,对深度神经网络进行快速轻量化和性能评估,解决了模型难以直接应用到计算资源受限系统的问题.最后,基于StarLight,对应用于火星车实验系统中的多种任务模型进行轻量化,在计算功耗≤15 W、计算处理主频≤1.2 GHz和计算存储容量≤1TB的受限资源条件下,实现了深度神经网络模型部署.实验表明,该软件能够满足计算资源受限系统的深度神经网络模型轻量化需求,为进一步提升地外探测无人系统的智能化水平奠定了基础.
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关键词
地外探测无人系统
深度神经网络
轻量化计算
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职称材料
题名
运载火箭推力故障下在线计算轻量化任务重构方法
被引量：
6
1
作者
何骁
谭述君
吴志刚
张立勇
刘玉玺
机构
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
大连理工大学辽宁省空天飞行器前沿技术重点实验室
大连理工大学电子与信息工程学院
上海宇航系统工程研究所
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期344-355,共12页
基金
国家自然科学基金(11972101,62076050)
国防科技基础加强计划。
文摘
为了避免运载火箭推力下降故障引起发射任务失败,基于径向基神经网络,提出了一种在线计算轻量化的任务重构方法,可快速在线计算最优救援轨道对应飞行轨迹(最优轨迹)的近似解。在离线部分,结合凸优化与自适应配点法产生“故障状态-最优轨迹”数据集。数据集被用来训练径向基神经网络,建立轨迹决策模型来构建故障状态到最优轨迹的动力学关系。在线应用时,不需要迭代求解轨迹优化问题,只需将离线训练好的神经网络正向传播应用即可。仿真校验了本文方法在圆轨道、椭圆轨道两种救援类型情况下的有效性,与直接法相比,本文方法可获得最优轨迹的近似解,并且在线部分的计算时间降低三个数量级。
关键词
运载火箭
推力故障
在线任务重构
轻量化计算
径向基神经网络
Keywords
Launch vehicle
Thrust drop
Online mission reconstruction
Lightweight computation
Radial basis function neural network
分类号
V448.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
面向资源受限无人系统的深度神经网络轻量化软件设计与应用
被引量：
2
2
作者
梅继林
杨隆兴
孙自浩
陆顺
邢琰
姜甜甜
胡瑜
机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
北京控制工程研究所
空间智能控制技术重点实验室
出处
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期9-18,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018AAA0102700)。
文摘
地外探测无人系统具有存储、算力和能量等资源受限的特点.以深度学习为基础的感知、定位和决策算法可有效提升无人系统的智能化水平,而这类算法通常需要高算力,难以直接应用于地外探测无人系统.首先针对剪枝和量化的深度神经网络模型轻量化方法,在公开数据集上对多种算法进行定量分析.其次,提出基于剪枝、量化的轻量化计算方案,实现了基于模块化配置的轻量化计算软件StarLight,对深度神经网络进行快速轻量化和性能评估,解决了模型难以直接应用到计算资源受限系统的问题.最后,基于StarLight,对应用于火星车实验系统中的多种任务模型进行轻量化,在计算功耗≤15 W、计算处理主频≤1.2 GHz和计算存储容量≤1TB的受限资源条件下,实现了深度神经网络模型部署.实验表明,该软件能够满足计算资源受限系统的深度神经网络模型轻量化需求,为进一步提升地外探测无人系统的智能化水平奠定了基础.
关键词
地外探测无人系统
深度神经网络
轻量化计算
Keywords
unmanned system
deep neural network
lightweight computing
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运载火箭推力故障下在线计算轻量化任务重构方法
何骁
谭述君
吴志刚
张立勇
刘玉玺
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
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职称材料
2
面向资源受限无人系统的深度神经网络轻量化软件设计与应用
梅继林
杨隆兴
孙自浩
陆顺
邢琰
姜甜甜
胡瑜
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2021
2
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