双能透照模式下涡轮叶片DR图像融合方法

为了提高单帧涡轮叶片DR(Digital Radiography)图像的信息量,首先在2个不同射线能量下对涡轮叶片进行DR成像,以获取不同厚度区域的质量信息;然后将2幅DR图像进行多分辨率小波分解,以最大局部方差为准则对二者的低频子带图像进行融合,以局部梯度的活性因子为尺度对二者的高频子带图像进行融合;最后基于小波融合系数的逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明:基于此方法的涡轮叶片融合DR图像携带了更为丰富的细节信息,从而有利于叶片质量信息的快速、准确判读.      

基于FastSLAM的绳系机器人同时定位与地图构建算法

绳系式移动机器人可用于极端地形的探测,如陡峭斜坡、松软土壤、高耸悬崖、沟壑等。在运动过程中移动机器人的绳索不可避免地与障碍物接触甚至缠绕。由于绳索与障碍物之间的接触点不相互独立以及机器人模型的非线性特性,经典的FastSLAM框架不适用于绳索机器人的同时定位和地图创建（SLAM）问题。提出基于改进FastSLAM框架的绳系机器人SLAM算法。在该框架中,分别利用无迹滤波和粒子滤波解决接触点位置估计和机器人位姿估计问题,并利用非线性观测模型的无迹变换来简化粒子权重更新。仿真结果表明,该算法可有效地估计接触点位置,同时提高机器人位姿估计性能。     

基于动态视觉传感器的无人机目标检测与避障

针对无人机在动态环境中感知动态目标与躲避高速动态障碍物,提出了基于动态视觉传感器的目标检测与避障算法。设计了滤波方法和运动补偿算法,滤除事件流中背景噪声、热点噪声及由相机自身运动产生的冗余事件;设计了一种融合事件图像和RGB图像的动态目标融合检测算法,保证检测的可靠性。根据检测结果对目标运动轨迹进行估计,结合障碍物运动特点和无人机动力学约束改进速度障碍法躲避动态障碍物。大量仿真试验、手持试验及飞行试验验证了所提算法的可行性。     

基于过程功率谱熵SVM的转子振动故障诊断方法

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性以及振动故障样本获取难的问题,在信息熵理论的基础上,融合了支持向量机(SVM)小样本、全局性和泛化性好的优点,提出了过程功率谱信息熵(功率谱熵)SVM的故障诊断方法。结合转子实验台,得到了4种典型振动故障在多测点多转速下的数据,通过计算提取了其功率谱熵特征值作为故障样本,即故障向量,并建立SVM诊断模型,对转子振动故障的类别、严重程度和部位识别诊断,验证了该方法在转子振动故障诊断方面效果良好。     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

预警机多传感器信息融合技术研究

针对预警机多传感器信息融合问题,介绍了信息融合的基本原理与框架,在此基础上给出了信息预处理、多航迹相关和航迹融合的具体算法,并针对融合的过程进行了仿真验证,结果表明本算法具有工程可行性。     

基于线性协方差分析的接近天体在轨导航方法研究

针对深空探测接近段自主导航高精度、高可靠性和实时性的要求,提出在轨融合光学测量信息和无线电测量信息的接近段自主导航方法.为选择合适的光学测量信息和无线电信息在轨融合,结合线性协方差分析方法和基于B平面参数的误差分析方法,分析了不同光学观测信息和无线电测量信息在轨融合的导航方案,说明了提出的自主导航方法可有效提高导航精度,并对光学观测信息的选择给出了合理的建议.基于蒙特卡罗打靶的仿真分析验证了所提出分析方法的有效性.     

基于数据融合的航空发动机可靠性评估模型(英文)

航空发动机运行过程中广泛存在着其他类型的数据,采用数据融合方法可以充分利用多源数据获取可靠性信息。考虑到航空发动机性能衰退性故障和突发故障同时存在,表现为竞争风险的形式,这种多故障模式也会对可靠性评估结果产生影响。在竞争风险的框架前提下,提出一种基于数据融合的航空发动机可靠性评估模型。该模型相对于只利用故障数据进行的可靠性评估,具有更好的可操作性;相对于只考虑一种故障模式进行的可靠性评估,更加符合航空发动机实际,评估结果也更加准确。通过算例验证了提出方法的有效性。     

面向空间机械臂的视触融合目标识别系统

为了解决由于视觉传感器视角单一、光线条件复杂导致的空间机械臂作业中相似目标识别较差的问题,提出一种基于CNN-GRU的视触融合目标识别系统.系统由机械臂、灵巧手和视觉传感器构成,实现了对目标物视觉和触觉信息的自主采样,并通过CNN-GRU网络提取视觉信息的空间特征和触觉信息的时序特征,有效利用多模态信息,提高目标识别的...