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21.
本文介绍一例由DVOR引起与之合装的DME故障检修过程,通过对类似特殊故障的分析、检测和观察,达到逐渐缩小故障范围的目的,总结设备故障检修中的经验。本文同时还介绍了ZD4080正达电路维修测试仅在设备硬件维修中的作用,以供维修人员参考。 相似文献
22.
二维小波变换及其在医学图像处理中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了二维离散小波变换的一般形式,在图像分解的基础上.分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用,同时给出应用实例。结果表明,应用小波分析进行医学图像处理,能够有效地改善图像质量,有利于医生对病情的诊断和治疗。 相似文献
23.
高益庆 《南昌航空工业学院学报》1994,(2):28-36
本文通过计算机模拟研究,结合气体折射率场的光验知识.考查了将Radon变换迭代法用于光学干涉层析计量含有遮挡物的三维折射率场的重建精度。作为一个应用实例,测量和计算了某一截面的气体温度分布,并与热电偶测量的值进行了比较。 相似文献
24.
25.
26.
为解决高超声速飞行器再入过程中存在的不确定性问题,将μ分析理论应用到标称再入轨迹的评估中.采用线性稳定储备准则,在密度、升力系数和阻力系数存在不确定性时,对标称轨迹在制导律下的制导稳定性进行了分析;根据所获得的最坏参数组合,采用系统的开环尼克尔斯曲线验证了μ分析的结果;分析了系统所能容纳的最大不确定性参数,并研究了系统对不同不确定性参数的敏感性.结果表明:在密度、升力系数和阻力系数不确定性中,阻力系数对该标称轨迹的鲁棒稳定性影响最为明显. 相似文献
27.
孟斌 《空间控制技术与应用》2019,45(1):15-19
摘要: 研究强不确定系统“全系数之和等于1”的实现方法,强不确定系统指的是系统的静态增益及其界不完全确知且范围较大.“全系数之和等于1”是吴宏鑫院士20世纪80年代发现的,该原理表明,对于未知连续系统,其离散化系统的系数的和在一定条件下是1.该原理的发现对于解决闭环辨识和自适应控制的瓶颈问题具有关键作用.“全系数之和等于1”是在一定条件下成立的.为了实现系统的“全系数之和等于1”,需要对系统进行一定的变换,以满足所需条件.其中,采用静态增益的标称值的倒数进行输入变换的方法在实际中得到了广泛应用.但是,当系统的不确定性较大时,该变换将带来较大偏差.针对该问题开展了深入研究,明确给出了系统静态增益的不确定性与标称值的比值的关系对于实现“全系数之和等于1”的影响.当不确定性与标称值的比值较小时,可以近似实现“全系数之和等于1”;当比值较大时,进一步给出了通过选取合适的采样周期,近似实现“全系数之和等于1”的方法.本文的研究对于特征模型理论在实际中的应用提供了一定的基础. 相似文献
28.
为提高三轴加速度计测量精度,分析其误差来源和产生机理,建立了误差模型;根据误差模型和重力场幅值不变特性,推导出非线性观测方程。引入两个未知的参数向量,通过数学变换把非线性观测方程变形为关于新未知参数的线性方程;然后采用批量最小二乘法求出新的未知参数,并根据误差模型参数和新未知参数之间的关系,利用逆解析运算求出对应的零点偏差、灵敏度误差和三轴不正交误差。实验结果表明,加速度计正负误差峰值间距可以减小100倍左右,精度可达10-3m/s2,并具有很好的可重复性。该方法算法效率较高,补偿效果显著。 相似文献
29.
针对飞机轮胎滑水行为的随机性和模糊性特征,提出基于正态云模型的滑水安全评价分析方法。引入变权理论动态调整权值,采用惩罚性变权函数降低常权权值对评价结果的主观影响。构建飞机轮胎滑水流固耦合仿真分析模型,选取飞机轮载、滑行速度、积水厚度、道面摩擦系数及刻槽深度作为风险影响因素,基于单因素云模型数字特征及变权向量求解综合隶属度,建立多元决策下的飞机滑水风险等级及划分标准。以某山区多雨机场轮胎滑水事件为实例进行验证,结果表明:以传统临界滑水速度指标进行条件判定仅得出允许起降的一般结论;对比常权和变权评价结果,工况1安全系数由1.09提高至1.17,工况2由2.09提高至2.94,可定量描述道面起降环境差异,滑水风险仍在可接受范围内,变权评价结果偏于保守;工况3安全系数由3.13提高至3.74,滑水风险上升至Ⅳ级,即使道面积水厚度符合上限要求,轮胎滑水发生几率仍有可能显著提高,与实际风险情况基本一致,对道面运行安全分级管理具备参照性。 相似文献
30.
滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献