基于新型经验模分解的激光陀螺漂移趋势项提取

为了提高激光陀螺建模精度进而提高惯件导航系统的精度,需要对激光陀螺漂移时间序列的趋势项进行精确提取.针对陀螺漂移时间序列非线性、非平稳的特点,提出一种基于自适应正弦延拓的新型经验模分解方法对其趋势项进行提取.该方法根据信号端点附近数据变化趋势,在其两端加上适当相位、幅值和频率的正弦延拓函数,从而抑制端点效应,提高分解精度.数字仿真和实例应用结果表明该方法具有筛选次数少,自适应能力强,分解精度高的优点,是提取趋势项的一种有效方法.     

液体火箭发动机故障诊断中的特征优选策略

针对液体火箭发动机故障诊断中的特征选择问题,提出了一类最小代价模糊决策模型。在应用中,该模型能够融合各个故障特征参数的先验信息、故障程度,并允许故障间的关联存在,从而比现有特征选择方法具有广泛的适用性,特征选择结果更贴近工程实际。同时,给出了基于贪婪算法的模型求解方法,并对某发动机的故障特征集进行了特征优选实验。实验证明了该方法的有效性。     

测量数据统计分析结果的物理意义及应用

讨论了测量数据统计分析结果的物理意义,将实际测量目的和测量结果表达方法结合起来进行研究,给出了不同测量目的下的测量结果表达方法。     

基于ARM的冗余惯性测量组合的方案设计

介绍了冗余惯性测量组合的优缺点 ,总结了工程实现过程中会遇到的关键问题。在此基础上 ,设计了一个嵌入式系统 ,对冗余惯性测量组合的测量数据先执行故障检测、隔离、重构及数据融合等运算 ,再输出给弹载计算机 ,从而大大减轻了弹载计算机的工作负担