机床主轴承多源信息融合故障诊断

针对机床主轴承的故障诊断,为解决传统方法仅由单一传感器数据分析准确性低的问题,提出基于主元小波包、递归神经网络以及振动及噪声信号多源数据融合的轴承故障诊断方法,实现对锻压机床主轴承的故障诊断。将振动及噪声传感器采集的信号,经主元小波包处理提取特征值,再利用递归神经网络进行局部故障诊断,得到不同传感器对轴承故障互相独立的故障证据,然后采用基于数据修正D-S证据理论将振动及噪声诊断结果融合,发现基于递归神经网络及数据修正D-S证据理论的诊断方法。该方法解决了单一传感器的不稳定性和局限性以及传统D-S证据理论冲突证据失效的问题,使故障诊断具备容错能力,提高了传统故障诊断的精确度。     

航天器传动部件振动数据稀疏多分类智能故障诊断

针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳\非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断。最后以航天器轴承故障诊断为例验证了该算法的有效性。所研究算法的泛化能力较强,技术路线同样适用于其他航天器传动部件的在线监测与故障智能预警。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

基于主元分析法的液体火箭发动机传感器故障检测与诊断

针对液体火箭发动机的压力、温度、流量等传感器数据,给出了一种基于主元分析法的传感器故障检测与诊断方法。该方法能够在对测量参数相关性分析的基础上,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测与诊断。以某型LRE传感器组为研究对象,通过故障模拟,给出了该方法对4种典型传感器故障的检测与诊断实例。结果表明主元分析法对LRE传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

基于主元分析的液体火箭发动机试验系统故障特征提取

在液体火箭发动机试验系统故障诊断中．采用主元分析方法对试验系统中可能出现的多种故障模式进行分析,确定了主元数目,并对试验系统原始测量数据进行特征提取。从氢、氧系统故障模式的主元投影结果分析看,各类故障可以较好分离出来,为下一步的故障诊断打下良好基础。     

基于小波故障检测的INS/GPS导航系统信息融合技术

针对组合导航系统中传感器众多、故障难以辨识等特点,运用多小波分析技术对各传感器的状态信号作小波分析,在较短时间内发现故障点。采用联邦式信息融合机制,通过模糊推理的方法在故障系统和非故障系统之间进行无扰动切换,实现自适应系统重构,保证系统的导航定位精度、容错能力和可靠性。采用跑车试验和仿真实验相结合的方法对提出的技术方案进行验证,证明了其可行性。     

基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩

高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明：所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。     

一种自旋稳定卫星姿态传感器数据异常的诊断方法

针对自旋稳定卫星遥测数据异常时,故障类型和故障源难于辨识的问题,提出一种数据驱动的故障诊断新思路.该方法提出将卫星姿态与传感器之间固有冗余关系是否保持作为判断故障类型的依据,并利用主成分分析把这种关系通过测量空间的特征值进行量化,监测特征值之间相应比例的变化实施判定;借助正交子空间的结构分析,选择SPE统计量进行故障检测和故障源的定位.在遥测数据的基础上模拟风云某型气象卫星的不同故障模式,并应用本文方法进行分析,结果表明,该方法克服了传统贡献图方法无法判别故障类型的缺点,可以实现对故障的正确诊断.     

基于小波变换的静止图象压缩系统

本文实现了一个基于小波变换的静止图象压缩系统。包括以下工作：用引入了小波包思想的小波变换将图象分解到一个完备的多分辨的空间上去，对系数做标量量化，利用小波变换的方向性进行扫描和游程编码，之后对低频部分作ＡＤＰＣＭ编码，最后，系统的输出是嵌入式的。实验结果表明，对于静止图象的压缩，本文的结果在一定程度上好于ＪＰＥＧ     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.     

基于混合Contourlet变换和主成分变换的高光谱图像融合

针对高光谱图像波段多、存在噪声干扰等特点,提出了一种混合Contourlet和主成 分 分析（principal component analysis, 简称PCA）变换的高光谱图像融合方法。首先将多 个波段的高光谱图像进行Contourlet变换,得到系列多尺度、方向各异的子带系数,然后利 用PCA变换对各子带系数分别进行自适应融合处理。实验结果表明该算法可以有效地进行高 光谱图像融合,消除噪声干扰,获得比直接应用Contourlet变换和PCA变换更好的融合效果 。〖JP〗     

采用简化滤波器思想的卫星姿态确定系统故障诊断

针对星上计算机运算资源有限的问题,为了降低卫星姿态确定系统故障诊断的运算量,提出一种基于卡尔曼滤波器的故障检测与分离方法。该方法首先基于卫星姿态运动方程设计了一种加性卡尔曼滤波器,然后将卡尔曼滤波器与简化观测器思想相结合,进一步提出一种采用简化滤波器思想的姿态敏感器故障诊断律。所提出的故障诊断方法既可以实现对陀螺故障的检测与分离,又能够诊断星敏感器的故障。此外,该方法只利用一个滤波器即可实现故障检测与分离,其计算量小,有利于在轨实施。最终采用一个由三正交一斜装陀螺组件和星敏感器构成的姿态确定系统对所提出的方法进行了仿真校验,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

Fault detection,identification and reconstruction for gyroscope in satellite based on independent component analysis

Although satellites are designed with high reliability, faults do occur when satellites are in orbit. To avoid the important services being affected, redundancy is used in satellites. There are many sensors in satellites. In order to reduce the cost, space, weight and power consumption, redundant sensors should be added to satellite as few as possible. Analytical redundancy is an efficient way to optimize the application of redundant. The gyroscope is the attitude determination sensor of the satellite. The minimum redundant structure of the gyroscope system is as follows: three gyroscopes installed in three-axis orthogonally and one gyroscope installed with slantwise for redundancy(3o+1S).To achieve fault detection, identification and reconstruction, hypothesis of statistical independence between the three-axis angular rates and hypothesis of statistical independence between the angular rates and fault are proposed. The scenario that only one sensor is faulting and there are only additive fault and full fault is supposed. Under these assumptions, firstly a threshold method is used for fault detection. After a fault is detected, independent component analysis (ICA) based algorithm for fault identification is employed. To overcome the ambiguities of ICA, correlation coefficients and prior information of the mixed matrix are used. Finally, the reconstruction matrix is obtained. By using this matrix fault signal is extracted so that the yaw, roll and pitch axes (three-axis) angular rates of the satellite can be recovered. Numerical simulations show this method can fulfill fault detection, identification and reconstruction of the gyroscope system.     

飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法

针对闭环控制的飞轮系统,本文采用一种基于高斯混合模型(GMM）的故障诊断方法检测飞轮的传感器故障。姿态机动的反作用飞轮是一个多工况系统。通过飞轮的历史观测数据建立飞轮的GMM模型,它用有限个高斯函数的加权组合来有效地拟合多工况的观测数据,利用基于贝叶斯推理的后验概率（BIP）指标计算新样本偏离GMM模型的程度,该指标能避免由于数据分类不确定而引起的误检测问题。仿真结果表明BIP指标不需要复杂的数学建模就能准确检测飞轮传感器故障。     

组合导航系统故障检测的小波变换方法研究

为保证组合导航系统能始终正常工作，故障的检测与隔离至关重要。研究表明，小波变换方法在检测系统硬故障方面具有很大优势。本文即以INS／GNSS组合导航系统为例对此进行了仿真研究，并提出了两种具体的检测方案。通过仿真和分析，比较了这两种检测方案的优劣。     

基于纹理特征的地貌的统计贝叶斯划分方法研究

通过研究“嫦娥一号”拍摄的月球影像灰度图纹理特征,对月貌进行划分,提出一种利用月球纹理特征结合月球影像的灰度值,采用贝叶斯分类法来进行月球地貌的分类。月球影像的纹理特征是由灰度共生矩阵计算出来的13种纹理特征量来刻画的。具体方法是：首先,选择能将不同月球地貌区分开的最佳纹理特征及提取这些最佳纹理特征所采用的相应最优窗口尺寸;其次,对这些提取出的纹理特征进行主成分分析,去除相关性,再运用贝叶斯分类法进行月貌分类。实验表明,该方法能很好地提取出月球表面的纹理特征,并能成功地对月球地貌单元进行自动识别和分类。最后制作完成的月球地貌分区图能为月球的进一步研究提供参考,为更好地探索月球提供详细的资料。     

基于广义模糊熵的液体火箭发动机故障检测研究

定义了系统状态的广义模糊熵及其计算公式，即当前时刻滑动数据窗口上聚类结果的我模糊度，给出了滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与广义模糊熵之间的负指数关系，并基于该离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声对敏感度，从而进一步提高了基于自适应窗口滤波器的故障检测算法对强干扰噪声的鲁棒性。本文基于受强噪声干扰的实际试车数据，采用模糊Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络（ＦＫＣＮ）     

传感器故障诊断方法研究

对近年来传感器故障诊断和信号恢复的方法，包括硬件冗余、分析冗余和人工神经网络方法作了总结，并指出了它们的优缺点便为进一步研究传感器故障诊断和信号恢复方法提供启示。