超声波流量测量中流速计算方法的对比

超声波流量计(UFM,Ultrasonic Flow Meter)通过测量管路中顺流和逆流方向的超声波传播时间变化计算流速,因此超声波传播时间的准确测量对流量计的精度影响至关重要.对超声波流量计的测量方法进行研究,从环境温度的变化、时间测量的准确性、不确定度的计算3个方面,对比超声波传播时间差法和频率差法对流量测量精度的影响.通过超声波流量测量实验,验证了在流量计未校准的情况下,与频率差法相比,时间差法的测量精度更高,且其校准系数曲线的线性度更好,校准后可在全流量范围内获得更高的测量精度.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

小管径高精度超声波流量计设计

航天器推进剂在轨剩余量测量一直是航天器在轨管理所面临的一个难题.提出采用超声波流量计测量推进剂在轨剩余量的方法,并给出了超声波流量计的设计方案.设计的新型超声波流量计结构,通过改变超声换能器的安装方式,从而延长了超声波传播路径,减少了传播过程中超声波的衰减.通过以单片机和FPGA为主控制器、以高精度时间测量芯片作为数据采集模块的流量计软硬件系统实现了超声波流量计对液体流量的高精度测量.通过恒速测试、交变流速测试和总量测试表明,该系统测量精度达到了0.5%,可满足目前航天器推进系统推进剂剩余量的在轨测量要求.     

一种新的基于PCNN的自适应强去噪方法

为了实现椒盐噪声的有效去除和图像细节及纹理的有效保留,提出了一种新的基于PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的自适应滤波方法ADEN(Adapative Denosing method for Extreme Noise)-PCNN.该方法引入了像素受污染状态的甄别机制,只对被污染的像素进行降噪处理,保证了去噪的同时不损坏图像信息,实现了图像的细节和纹理的有效保留;为了确保图像质量,在面向图像降噪的PCNN神经网络阵列结构中引入了自组织机制,可以自动地估计噪声的强度信息并进行PCNN网络中神经元连接方式的自组织转换,此外引入了自适应机制,根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数的优选,增强自适应能力.实验结果表明所提方法较常规方法和其他同类方法在去噪效果、保留图像细节方面展现出明显的优势.     

高精度主给水超声波流量计的不确定度分析方法

针对华龙一号等国内核电机组为实现小幅功率提升而提出的主给水流量高精度测量需求，通过对比分析高精度主给水超声波流量计的工作原理，确定了校准系数与介质密度等超声波流量计测量不确定度分量来源。此外，从仿真和实测相结合的角度出发，结合超声流量计的结构、测量原理和高温高压复杂工况等条件，对影响质量流量的声道几何因子和管道截面积两个分量，给出了针对不同情况下的不确定度评估方法。分析了实际安装环境对流量测量的影响，提出了如何评定流场流速所引入的不确定度，最终结合几种不确定度评价方法建立了高精度主给水超声波流量计的计量溯源方法。     

基于EEMD-Hilbert谱的涡街流量计尾迹振荡特性

为了研究涡街流量计尾迹振荡特征,采用集总经验模态分解(EEMD)-Hilbert谱方法,对测量介质为空气、流量范围为10.58~220 m~3/h的涡街流量计管壁差压信号进行处理,首先用EEMD方法对管壁差压信号进行分解,得到固有模态分量,然后对分解后的各个分量进行Hilbert变换,得到Hilbert谱和边际谱,进而提取管壁差压信号的旋涡脱落频率。比较了Fourier变换与EEMD-Hilbert谱方法在信号去噪和频率提取方面的性能。结果表明:EEMD-Hilbert谱方法可有效去除叠加在实际涡街成分之中的噪声,能够较完整保留尾迹振荡的固有成分;在流量较低时,EEMD-Hilbert谱方法对尾迹振荡频率的提取精度比Fourier变换高30%以上,有效拓展了涡街流量计的测量下限;通过计算能量比,揭示了EEMD-Hilbert谱方法提高频率提取精度的原因,即EEMD-Hilbert谱方法降低了信噪比;Hilbert谱直观表示信号的时间-频率-能量关系。     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

基于小波的反作用轮力矩测量系统校准

将反作用轮实时输出力矩值由力矩测量系统采集引入卫星半物理闭环仿真试验是一种更为优越的闭环仿真新方法。但由于仿真过程中,存在持续的外力矩干扰引入仿真控制闭环,导致半物理仿真试验无法长时间准确运行。为解决这一问题,结合实验数据分析,确定了力矩测量系统为半物理仿真试验外力矩干扰来源,并结合小波阈值滤波原理分别使用实时小波滤波方法和基于小波去噪的均值滤波算法对力矩测量系统初始及过程中产生的外力矩干扰进行消除,使测量系统得以准确校准。最后,将此方法应用于半物理闭环仿真试验中,取得了良好的效果。     

在轨加注用超声波流量计的设计与试验

针对航天器在轨加注对推进剂流量的精确测量要求,研制了在轨加注用超声波流量计。在对传播时间法研究的基础上,提出流量计管路布局的设计要求,采用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)的方法模拟4种不同管路布局(直角型、45°锐角型、直线型和圆弧型)对流体速度分布的影响,对比得到了优化的管路布局。信号处理电路使用斩波稳定比较器,通过阈值比较法,保证了传播时间的测量精度。流量计经标定后,在量程（0～150g/s）范围内可达到0.1%的测量精度。为了验证在轨加注过程中流量计的作用,在地面环境下进行了在轨加注地面模拟试验,试验表明超声波流量计在推进剂在轨加注中使用是可行的和必要的。     

直升机光纤陀螺IMU抗振设计及实时滤波方法

振动引起光纤陀螺(FOG, Fiber Optic Gyroscope)零偏误差,非线性、非高斯随机噪声及由其组成的惯性测量单元(IMU, Inertial Measurement Unit)非互易性解算误差,针对直升机航向姿态测量误差问题,提出了一种FOG IMU的机械减振与数据滤波相结合的振动抑制方法,建立了FOG IMU减振装置数学模型,通过优化设计实现线、角运动通道振动解耦,从物理上消除外界高频干扰振动源;研究实时小运算量、低时延数据滤波方法,抑制减振装置谐振干扰和惯性器件噪声,进而减小捷联解算非互易性误差.实验结果表明:采用该方法能有效地抑制外界干扰振动和系统噪声,保证FOG IMU工作稳定性和精度,为研制应用于直升机的高性能航姿导航信息与航向姿态参考系统奠定基础.     

基于并行扩展卡尔曼滤波的自主卫星星座导航方法

针对星间距离测量容易受到外界干扰的问题，提出了一种适用于多颗地球卫星和一颗月球卫星的卫星星座自主导航的并行扩展卡尔曼滤波算法.通过解决噪声统计不确定情况下的测量调度问题来选择适当的测量，降低干扰的影响.为了自适应地选择适当的测量，提出一种基于不同来源的测量构造多个子集的并行扩展卡尔曼滤波器，其中每个扩展卡尔曼滤波器用于处理不同测量子集，并基于残差序列计算子滤波器的权重，组合并行滤波器的估计结果.通过与EKF和传统的多模型自适应估计算法进行比较，表明所提出方法在干扰条件下的三轴位置估计误差的稳定性，体现了性能优势.     

基于自适应联邦滤波的卫星姿态确定

卡尔曼滤波采用常值量测噪声协方差阵,当量测噪声统计特性发生变化时,易导致估计误差增大,甚至滤波发散。针对该问题,在联邦卡尔曼滤波子系统中采用自适应卡尔曼滤波,形成自适应联邦卡尔曼滤波算法,新算法采用模糊推理系统实时调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器卫星姿态确定系统,仿真结果验证了算法的有效性。     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

基于视惯融合的大型空间碎片质心位置辨识

大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点，也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准，对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程，获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系，利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化，再优化求解惯性单元到质心点距离；利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标，再利用惯性单元到质心点距离，基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真，结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下，解算的质心位置三轴误差小于0.47mm；开展了地面试验，结果表明，解算的质心位置三轴误差小于0.49mm。仿真和试验证明，该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。     

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

改进的小波阈值消噪法应用于超声信号处理

超声检测中回波信号信噪比低、易于被噪声淹没,小波变换是一种有效的提取缺陷回波的方法.建立了超声缺陷回波信号的数学模型,对基于小波变换的软、硬阈值消噪法作了改进,提出一种折中方法用于超声缺陷回波信号的去噪,同时以信噪比为目标函数对参数的选取也作了优化.仿真实验结果表明,改进方法非常适合用于超声信号的分析,能够很好地抑制噪声,它最大程度的发挥了小波软、硬阈值消噪法的优点,避免它们的缺点,使用该方法处理的信号相对于小波软、硬阈值消噪法在一定程度上改善了去噪的效果,提高了回波信号的信噪比.      

A multi-satellite co-tracking method for a single space target based on adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter

A multi-satellite co-tracking method for a single non-cooperative target is proposed to extend the arc of observation as well as to improve the accuracy of tracking. Firstly, the motion of the target is considered to be affected by J2 perturbation, and the model of multi-satellite co-tracking a single space target is designed with only measured angles. Then, a multi-satellite co-tracking method for a single space target based on an adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter (ADSSICF) is proposed. The spherical simplex is used to reduce the computational cost of the information filter, and to improve the efficiency of tracking. The angle-only measurement equation is linearized by the statistical linear regression method, and linearization errors are compensated for by updating measurement noise. By designing an adaptive consensus algorithm, only a small number of iterations are needed to achieve network consensus, to improve the convergence speed of the consensus algorithm, and prove the stability of ADSSICF. Finally, a simulation of four low-orbit satellites tracking a single space target is established. The focus of this paper is on the real-time performance and tracking accuracy of the multi-satellite co-tracking a single space target with angle-only based on ADSSICF. The performance of ADSSICF is verified from three indicators: the consensus and convergence of algorithm, the accuracy of state estimation.     

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.