压力传感器动态特性参数不确定度评定

压力传感器动态特性参数的不确定度是表征其动态测量性能的重要指标。提出了一种压力传感器动态特性参数的不确定度评定方法。首先,使用激波管动态校准系统产生阶跃压力信号激励压力传感器,得到传感器的输出信号;其次,采用基于经验模态分解（EMD）的传感器输出信号预处理方法,减小动态校准过程中噪声的影响;然后,根据传感器的输入输出信号,采用自适应最小二乘法建立压力传感器的数学模型,进而得到其时频域动态特性参数;最后,针对重复校准实验得到的动态特性参数序列的小样本特点,采用自助法计算参数的扩展不确定度和相对不确定度。采用激波管系统对压力传感器进行多次重复动态校准实验,计算时频域动态特性参数的不确定度,并与现有方法进行对比。实验结果表明:本文方法可以弥补贝塞尔法在处理小样本量数据中的不足,且与蒙特卡罗法的不确定度评定结果相对误差小于10%,说明本文方法可以有效地评定压力传感器动态特性参数的不确定度。分析时频域动态特性参数的相对不确定度得到传感器的工作频带和超调量受噪声的影响较大,为动态校准实验条件的改善提供了重要依据。      

适用于时变不确定系统的并行模型自适应估计

摘要： 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波（KF）.为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波（AKF）,用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况.     

YE4系列超超高效率三相异步电动机效率验证的研究

IE4超超高效率为国际电工委员会发布的IEC 60034-30-1:2014标准中电动机的最高效率等级。采用B法——测量输入-输出功率的损耗分析法对YE4系列(IP55)三相异步电动机的各大损耗的精准测试,以及采用不同降耗设计措施所达效果等进行了实际验证,确保了全系列电机达到了IE4效率等级规定。YE4系列产品的成功开发及推广应用,将对进一步推进我国节能减排政策的落实做出重要的贡献。     

径向磁气组合轴承系统的动态性能

为探究磁轴承失效时能否减轻转子跌落带来的损害,将人字槽径向动压气体轴承引入磁轴承转子系统,研究磁气组合轴承对系统动态性能的影响和动压气体轴承的支承特性。采用有限差分法和小扰动法求解气膜厚度方程和雷诺方程,研究动压气体轴承的静动态特性。对磁轴承电磁力进行了分析,采用磁轴承不完全微分PID（比例-积分-微分）控制策略,对系统进行了理论模态分析和试验模态分析,完成了系统高速旋转试验,测试了动压气体轴承在不同偏心率和转速下的承载力。结果表明,引入动压气体轴承可提高系统的动态性能,在磁轴承失效造成高速转子跌落瞬间,偏心率趋近于1,两个径向动压气体轴承能够产生较大承载力,减轻转子跌落造成的损害。      

基于级联耦合的大功率测量技术研究

讨论了采用级联耦合测量技术的大功率测量系统,指出大功率测量条件下引起测量不确定度的因素,搭建了基于该技术的大功率校准系统,减小了系统测量不确定度,实现了功率放大器的高精度校准和测量。     

龙年话龙（之二）

清代,龙与皇权已密不可分,整个大清帝国成了龙的帝国。龙变成封建帝王权威的象征。在服饰、建筑、瓷器等生活用品中体现的淋漓尽致。在中国悠久的历史文化传承中,龙文化已渗透到社会生活的方方面面。在人们心里龙是一种吉祥的神物,是带来好运和辟邪的象征。因此在服装配饰、剪纸、皮影、年画、工艺品、节日、食品、地名、街道名称中游龙无处不在。     

基于区域热核不变量的SAR图像变化检测

快速精确地检测SAR图像的变化是SAR应用亟待解决的问题。针对这一问题,提出了基于区域热核不变量的SAR图像变化检测方法。该方法利用图上热核的特征,可以充分发挥图谱理论的优点,且计算简便、矩阵的扰动性小。通过模拟分析研究了热核的特征,并应用于实际SAR图像的变化检测。实验结果表明该方法可以快速精确地检测到变化区域,且其变化检测的精度要优于区域似然比检测方法。     

红外分光光度法测定压缩气体中油含量的测量不确定度评定

以四氯化碳为吸收液采集压缩气体中的油类物质,用红外光度法测定油含量,依据JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,评定了红外光度法测定压缩气体中油含量结果的不确定度。分析了影响不确定度的因素,对各不确定度分量进行了分析和计算,当压缩气体中油测量结果为5.52mg/m³时,扩展不确定度为0.68mg/m³。     

传感器故障下的航天器状态监测与故障识别

针对航天器上传感器故障可能导致状态估计错误的问题,提出了一种基于证据理论的多传感器融合与故障识别方法。该方法采用证据距离与冲突质量的乘积来度量证据间的冲突大小。在证据的融合中先根据冲突大小计算每个证据的可信度,并根据可信度大小修正证据,再用D\|S规则进行融合。该冲突度量方法综合了证据间目标一致性与整体差异性的影响,在具有较强的不确定性和不可靠性的情况下,比仅采用证据距离或冲突质量来度量证据间冲突的大小更加准确。将其应用于微小卫星电源系统的状态监测,实验结果表明该方法可以有效地监测系统状态并正确地识别故障传感器,准确度优于其它方法。