基于机器视觉的轻型梁三维振动测量方法

振动测量是状态检测和故障诊断的方法之一，针对传统接触式测量方法中存在负载效应等问题，对基于机器视觉的三维振动测量方法进行了研究。首先，基于视频相位的二维振动测量方法，提取出相机所采集图像中被测目标的二维振动数据。然后，在二维振动测量方法的基础上，结合双目立体视觉，设计了一种基于机器视觉的三维振动测量方法。最后，进行了悬臂梁的振动测量实验。结果表明:所提方法可以实现无接触和无标记的振动测量，并能准确测量出三维的振动信息。      

DME询问信号捕获的设计与实现

捕获询问信号是DME地面设备的一个重要功能组成部分。现役的地面设备中大多使用的捕获单元为分离器件电路设计，其电路复杂，控制难度大，改进与维护成本高。针对这些问题，本文设计采用ADC结合FPGA作为主要功能器件，并通过软件算法完成数字滤波、脉冲峰值提取和半幅点计算，实现询问信号的识别与捕获。不仅大幅减少元器件的使用，缩小设备体积，还可提高扩展性与可靠性。结合机柜验证测试，结果符合设计要求。     

北京轩宇空间科技有限公司

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基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究

在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比,该方法可根据信号的振荡特性调整品质因子,从而有效地诱导稀疏;此外,重叠簇收缩算法可有效地从具有簇特性的信号中提取微弱特征,从而增强特征的提取精度。经工程验证,将该方法应用于磁异常信号特征提取,可从复杂背景干扰信号中精确地提取出有用的稀疏目标特征。     

基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。     

8902A测量接收机检定高频电压表的实验研究

对８９０２Ａ测量接收机用作高频中,小电压标准进行了分析研究,介绍了一种检定超高频毫伏表的新方法,并给出了实验数据,对该标准装置的不确定度进行了分析。     

采用一组卡尔曼滤波器检测发动机传感器故障

在发动机全功能数字电子控制系统中,提高传感器工作的可靠性是十分重要的,除了不断对传感器本身的性能加以改进提高外,现在广泛地采用了余度技术。近二十年来对解析余度(Analyt ical Redundancy)进行了广泛的研究,解析余度(AR)方法是基于各状态变量之间存在的解析关系,在系统可观条件下,利用无故障的输出测量值去估计(构造)已故障传感器正常工作状态时的输出信息,从而实现对故障的检测、隔离与重构,保证控制系统具有预定的控制性能。