基于灰色理论的航空发动机可靠性指标评估方法

以层次分析理论为基础,采用二次分布和灰色理论综合评估方法,建立了航空发动机可靠性指标评估模型。将发动机可靠性指标分为总体级、危害度级、故障模式三个层次,故障模式级的数据融合采用二次分布和加权平均的方法,危害度级的数据融合采用层次分析-灰色理论综合评估方法,将航空发动机可靠性指标分散描述成属于不同灰类的向量,将评估灰类向量进行单值化处理得到发动机总体可靠性指标,实现了发动机可靠性指标从故障模式级到危害度级再到总体指标的逐步融合。对某型涡扇发动机应用表明,基于层次分析-灰色理论的评估模型应用范围广泛,对数据的分布类型不予限制,评估结构清晰,分层次反映了发动机的可靠性状态。     

非线性信息融合估计理论

研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性信息最优融合估计的封闭解析表达式,并给出了两种迭代型非线性最优估计算法。     

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.     

基于两种扫描方式的雷达探鸟系统

介绍了雷达探鸟系统的研究现状,包括以鸟击危害咨询系统为代表的大型雷达探鸟系统和以Accipiter为代表的机场雷达探鸟系统.基于X波段海事雷达搭建了"雷达探鸟实验系统",分别验证了其在水平和垂直两种扫描方式下探鸟的可行性.本系统在两种扫描方式下采集的两组探鸟雷达图像序列,分别由飞鸟目标提取算法进行处理.经过背景差分、噪声抑制、目标信息提取和数据融合,将鸟情信息从原始雷达图像中提取出来,并将其与卫星地图或高度坐标系相融合,融合图像直观地反映了探测区域内飞鸟目标的分布情况.最后,对国内外雷达探鸟系统的性能作了比较分析.     

弹用涡扇发动机可靠性参数选择及评定方法

根据弹用涡扇发动机的结构和使用特点,选择平均故障间隔时间MTBF(Mean Time Between Failure)、起动可靠度RST(Rate of Startup Successfully)、平均故障前工作时间MTTF(Mean Time To Failure)作为弹用涡扇发动机的可靠性参数体系.MTBF是反映发动机基本可靠性参数,利用Bayes数据融合技术建立MTBF评定模型.RST是反映发动机起动可靠性参数,利用基于故障树分析方法建立起动可靠性评定模型.MTTF是反映发动机任务可靠性参数,基于在任务期间发动机关键件的寿命分布模型进行可靠性评定.通过应用表明:评定参数选择合理,指标评定方法有效,为评估弹用发动机在研制、生产、使用阶段的可靠性水平提供了参考依据.     

试论人文教育与大学思想政治教育的融合

现阶段加强大学生思想政治教育的实效性已成为高等教育工作者所面临的现实而紧迫的重大课题。人文教育的与思想政治教育的目标相同,都是提高大学生的素质,它们之间有相互的联系,密不可分。为此,应该把人文教育渗透到思想政治教育中,将两者有机地融合到一起,丰富思想政治工作的内容、方法和手段,探索思想政治教育工作的新思路,进而更好的促进高校思想政治教育工作的顺利开展。     

一种鲁棒的室外移动机器人定位方法

以Pioneer3-AT型室外轮式移动机器人为平台,采用码盘、陀螺仪、电子罗盘和GPS对机器人进行定位,设计了一种新型的联合卡尔曼滤波器,以逐级滤波的方式融合多传感器信息.首先将里程计和陀螺仪相融合,然后将融合后的定位信息与电子罗盘相融合,最后与载波相位差分GPS(RTK-GPS)相融合.该滤波器可以补偿传感器的累积误差,消除输出波动,实现机器人较高精度的定位.城市环境下RTK-GPS经常因为建筑物的遮挡而失去差分状态,定位精度不稳定,滤波器根据RTK-GPS定位精度的不同状态,选取不同的系统量测噪声协方差矩阵,使算法可以自动适应RTK-GPS传感器定位精度的变化,因此定位方法具有鲁棒性.实验结果表明,机器人可以稳定地实现0.4m的定位精度.      

智能移动平台融合定位技术综述

近年来,随着基于位置服务需求的日益增大,产生了多种针对不同场景的定位方案。但由于定位场景多样且复杂,单一定位手段无法满足多种场景的不同定位需求。同时随着硬件技术的进步,出现了多种不同形式的智能移动平台,可以搭载更多不同类型的传感器,使得基于智能移动平台的多传感器融合定位成为了可能。首先对目前的智能移动平台及其相关的定位技术进行详细介绍,然后对目前主流的融合定位方案进行对比和分析,最后对融合定位技术进行总结。