半球谐振陀螺全角模式控制技术研究

介绍了半球谐振陀螺全角模式的工作机理及其技术特点。对全角模式下振型的控制进行了理论分析,采用乘法相干解调对陀螺振型参数进行提取,并采用参数激励方法对谐振子进行驱动和控制。设计了数字电路进行实验,结果表明该全角模式控制技术实现了半球谐振陀螺的角速率积分功能,能够0°～360°全角度敏感输出,测得的角速度测量值超过300(°)/s,角度测量线性度优于10~(-4),与传统的力平衡模式相比,半球谐振陀螺的动态特性得到大幅提升。     

基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法及应用

针对时变参数的在线辨识问题,提出了基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法,通过滑动时间窗以及基于方差阈值的重启设计,提高了现有频域辨识方法对时变参数的辨识速度,并且有效避免了数值微分对噪声的放大问题。最后,基于飞机系统的执行机构故障,对该方法进行仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同，提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先，利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息，分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性，提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理，根据局部区域分割信息，对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割，获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后，通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量，计算损失函数。最后，在测试阶段使用全局特征，并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征，缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试，验证了所提算法的有效性。      

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件，其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前，由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象，导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题，本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先，通过轴承振动实验获得数据；然后，基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取；在此基础上，利用K Medoids算法对正常样本进行聚类，并根据3σ法则构建正常运转的安全边界；最后，计算不同轴承故障数据的超限概率，根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明，该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.     

超精密阀套内孔的珩磨工艺研究

本文阐明了珩磨加工超精密阀套内孔的详细工艺流程,推荐使用一种全浮式珩磨夹具及精密珩磨头,通过加工实例给出了粗珩、半精珩、精珩及预孔加工的工艺参数,可有效地保证超精密阀套内孔圆柱度0.5μm的形状精度。