基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

机器人自动钻铆系统精密检测技术

本文分析了机器人自动钻铆系统对于精密检测设备的需求和要求,对关键的检测项目提出了可行的检测方法。突破这些关键技术,能够有效地提高系统的加工精度和效率。完善检测系统有助于优化系统加工任务,简化系统操作规程,使机器人自动钻铆系统更加自动化、智能化、人性化。     

双旋转盘腔压力特性实验

将压力传感器安装在测点测量几何结构复杂的双旋转盘腔转盘表面的压力分布及盘腔进出口的总压损失.实验结果表明:当湍流参数由0.1变化到0.4时,转盘表面的压力先随旋转雷诺数的增大而减小,之后随旋转雷诺数的增大而增大,并且转变的湍流参数对于两个转盘是不同的.在相同湍流参数下,旋转雷诺数决定了转盘表面的压力分布曲线形状;两个旋转腔的总压损失随湍流参数的增大而增大,随旋转雷诺数的变化规律不同,右旋转腔两个入口到出口的总压损失随旋转雷诺数的变化规律也有差异.      

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展,无人机的应用场景趋向多元,人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务,而是赋予其飞行机器人的角色,对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求,融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度,减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度,解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务,设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性,在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估,搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验,完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务,并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析,结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。     

加速退化试验测量不确定度评定方法

受测量分散性、仪器误差等因素影响,加速退化试验中存在测量不确定性问题。提出了加速退化试验测量不确定度的传播与评定方法,以提高试验评估结果的准确性和可信性。首先,介绍了加速退化试验中的测量不确定度来源,并结合维纳过程加速退化模型参数估计过程分析了测量不确定度的传播效应;其次,分别利用测量不确定度指南评定法（GUM）和蒙特卡洛法,量化评定了加速退化试验中性能观测数据测量不确定度对正常应力水平下产品可靠性评估结果的影响;最后,采用某型空间用高分子传感器案例对本文所提方法进行验证,并针对2种方法的估计结果进行了对比分析,验证了所提出方法的有效性。     

基于多模型的航空发动机传感器混合故障诊断方法

本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明：所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。     

基于变换域优选的航天器多域联合智能抗干扰决策方法

利用传感器采集航天器飞行参数,构建航天器多传感器分布式通信网络,并利用全局奖励确定最佳通信信道。通过变换域优选方法对信道频域实现抗干扰处理,在干扰较为严重时使用Stackelberg的功率域抗干扰方法,确定最佳传输功率,完成航天器多域联合抗干扰。实验结果表明,该方法可以针对不同干扰类型做出抗干扰决策,令航天器通信网络维持在稳定通信状态。     

面向工业机器人的数字孪生建模精度补偿方法

针对现有工业机器人智能装备建模感知监测精度缺失,依靠理论参数建模精度低等问题,本文以工业机器人铣削系统为研究对象,构建了高精度光栅尺实时测量机器人关节转角的数字孪生监测系统,避免了齿轮间隙、编码器丢码等关节转角误差对数字孪生建模准确度的影响;根据MD–H运动学建模方法建立了数字孪生驱动模型,采用L–M算法对工业机器人建模参数进行辨识修正,减少了机器人数字孪生模型中几何误差的影响;开发了数字孪生交互系统平台,用以监测、控制物理空间的工业机器人铣削系统的作业运动。利用辨识后的机器人关节参数构建的数字孪生模型,使得工业机器人铣削系统运动点位的建模精度从±1.6905 mm提高到了±0.3304 mm,提高了4.12倍,表明本文针对工业机器人数字孪生建模方法的正确性和建模参数辨识方法对建模精度补偿的可行性。     

双轴地磁辅助的惯性/卫星组合导航方法

旋转弹姿态的精确获取是旋转弹控制领域的一个研究重点,单纯将惯性/卫星组合导航方案应用于旋转弹上,无法快速而准确地获取弹体滚转姿态角。提出一种双轴地磁辅助惯性/卫星组合导航方法,该方法采用双轴地磁传感器、微机电(Micro Electro Mechanical System, MEMS)惯组和卫星导航组合测量方案,由序贯Kalman滤波算法完成对弹体姿态、速度和位置的估计。选取某旋转弹为仿真对象,仿真结果表明该方法在获得高精度速度、位置的同时,可快速完成弹体姿态准确估计。当地磁传感器精度为10mGs时,弹体姿态可在1s内快速收敛,且姿态精度优于0.5°(1σ)。该方法具有导航精度高、地磁标定简单、价格低廉的优点,在旋转弹导航方案上有一定的工程应用价值。     

三十年不断发展的MEMS惯性传感器

近三十年来,MEMS惯性传感器技术取得了巨大进步,在人类生活、工业和高端装备等方面得到了广泛应用。概述了MEMS惯性传感器在我国的发展历程与主要路线,并以车辆辅助驾驶为例,总结了国内外MEMS惯性传感技术的快速发展与典型应用情况,研判了MEMS惯性传感器正在向高可靠、集成化、高融合与智能化等方向加速发展。