民航机场行李分拣系统的技术与应用

一、概述近年来,随着国内经济改革开放的不断深入,国内民航事业也获得了空前的发展,各地民航机场的基础设施的新建或改建也进入了新的阶段,许多大型的、现代化的机场不断地涌现出来。机场行李自动分拣系统近年来凭借其自动化程度高、处理量大、分拣准确、减少分拣人员工作强度等优点,逐渐在国内各民航机场中得到了广泛应用。行李自动分拣系统是一套面向大中型机场,对旅客行李进行集中统一的传送、分拣与处理的一套自动化系统,集计算机、工业控制网络、PLC及电     

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

深化国防知识产权制度改革的探讨

深化国防知识产权制度改革,是加快国防现代化建设和转变军队战斗力生成模式的重要推动力。为此,必须以科学发展观为统领,以战斗力标准为导向,搞好国防知识产权制度改革的顶层设计,使相关制度更具针对性;在新制度中明确产权归属,增强新制度的合理性,健全激励机制,使相关制度更具规范性和操作性。     

基于CPLD的ARINC429总线手动发码器的设计

为了将机载设备的故障检测定位至器件级,研制了ARINC429手动发码器,通过以可编程逻辑器件为核心单元的硬件电路实现了ARINC429信息的输出,完成了样机设计,并已投入使用.     

具有边界保护性能的直升机飞-发一体化控制律

针对直升机飞-发一体化控制和边界保护控制问题，提出了一种基于投影算子的新型边界保护控制律设计方法，基于反馈控制概念设计了指令约束器，通过对控制指令进行修正，实现边界保护控制。基于UH-60直升机和T700涡轴发动机的参数，建立了直升机-传动机构-发动机综合系统的数学模型，采用动态逆和线性二次型调节器（LQR）控制理论设计了直升机飞-发一体化控制律，与基于投影算子的边界保护控制模块进行整合形成完整控制律。采用数值仿真检验了控制律的控制性能，仿真结果表明本文设计的控制律能够实现直升机和发动机的综合控制，在高度、滚转、俯仰、偏航通道实现显模型跟踪控制性能的同时，实现了高度变化率、姿态角、姿态角速率和发动机动力涡轮转速边界保护控制要求。     

基于ABEL-HDL硬件语言的GAL反汇编测试技术

为了更好地理解通用阵列逻辑GAL编程以后的功能，在没有熔丝图的状态下，以GAL22V10为例，介绍了一种基于ABEL－HDL层次化的硬件描述语言软件对GAL进行反汇编的测试技术。     

飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。