日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪偏振响应抑制与测试

为提高陆地生态系统碳监测卫星日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪（简称超光谱探测仪）植被荧光探测精度,需降低光学系统偏振灵敏度,即对超光谱探测仪偏振响应进行抑制。文章利用斯托克斯-穆勒体系对超光谱探测仪光学系统进行偏振特性分析,对前置光学系统引起的偏振响应进行理论分析,从而确定采用双巴比涅消偏器实现全光路消偏的方案;同时对偏振测试系统中主要误差源（即测试系统残余偏振度）的影响进行理论分析,建立了“积分球光源+扩束系统+偏振元件”的低残余偏振度的偏振测试系统,对超光谱探测仪偏振灵敏度进行了测试。测试结果表明,超光谱探测仪偏振度为0.65%,满足高精度植被荧光探测需求。     

基于ADE7858的交流电源监测模块设计

讨论了交流电源参数测量的技术路线选择，介绍了基于ADE7858智能计量芯片的交流电源监测模块的系统结构，ADE7858电路的硬件、软件设计、参数校准及整机性能测试情况，采用ADE7858智能计量芯片，简化了模块软硬件设计，提高了参数测量精度，实现了交流电源参数数字化测量，硬件电路简单，软件代码少，采样参数多并且精度高，可靠性好，性能稳定，可以满足军工产品的应用需求。     

滑阀副零位内泄漏量分布模型与参数灵敏度分析

针对尺寸参数摄动作用下滑阀副零位泄漏量的不确定性，建立了考虑参数摄动的滑阀副零位泄漏量数学模型，获得了尺寸参数摄动下的滑阀副零位泄漏量分布规律。进一步地，建立了工艺参数与零位泄漏量分布特征参数之间映射关系的Kriging代理模型，并基于代理模型利用Sobol法开展了零位泄漏量分布特性对工艺参数的全局灵敏度分析，最终为减小内泄漏量并提高一致性提供了理论依据。研究结果表明，尺寸参数摄动下的零位泄漏量服从正态分布规律，工艺参数之间的交互作用对滑阀副零位泄漏量分布特性的影响可以忽略不计。同时，相比轴向尺寸工艺参数，滑阀副零位泄漏量分布特性对径向尺寸工艺参数和节流边圆角半径工艺参数的变化更为敏感。滑阀副径向间隙最小值对滑阀副零位泄漏量平均值影响最大，而阀芯的节流边圆角半径最大值对滑阀副零位泄漏量的一致性影响最大。滑阀副内泄漏量实验结果表明零位泄漏量呈现出一定的波动性，与理论模型总体预测趋势相一致。     

基于子集包含减少ARAIM子集数量的方法

先进接收机自主完好性监测（ARAIM）技术可用于多星座组合定位时的完好性监测，ARAIM技术子组推荐的多假设分离解（MHSS）标准算法，存在子集数量过多带来大量计算负载的问题。针对此问题，在双星座组合定位情景下，通过分析子集之间的包含关系及空间位置精度因子（PDOP）的变化，提出了使用一个子集代替多个子集减少子集数量的方法。所提方法可以明显地减少子集数量，不同参数下的仿真结果表明，优化后的算法效率至少提高2倍以上，并且优化前后的ARAIM可用性变化最大不超过3%。      

跨飞行器金属舱壁无线无源烧损传感技术

无线无源传感技术作为适应恶劣工作环境的重要手段，在飞行器防热层烧损监测应用中仍然面临无源信息无法跨越金属机体的困难。提出一种基于声学能量耦合与电路熔断相结合的防热层烧损无源监测新方法。阐述了该方法的原理、实现方案，并对跨越金属介质获得防热层内埋熔丝状态信息的关键原理进行了实验验证，结果表明该方法能有效穿透典型厚度铝合金舱壁，在25 ℃–85 ℃的温度范围内均可有效辨识检测信号的变化，并且能有效避免强震动环境影响。方法避免了对金属机体结构件的开孔和破坏，可用于对高速飞行器、再入航天器和新一代空天往返运输系统防热层的在线健康监测。     

振动系统特征值和特征向量的—阶导数

本文主要解决两个问题:(1)频率集聚时,如何计算特征值(固有频率的平方)和特征向量(振型)的一阶导数,(2)如果仅获得了少数的低阶模态,如何改进已有的模态展开法,使其能用于计算低阶特征向量的一阶导数。     

无线电控制仪接收机灵敏度自动测量——连载之三

文中介绍无线电控制仪接收机灵敏自动测量的基本原理，以及实施零电平自校稳幅，程控步进式微波电调衰减，应签脉冲遣漏检测的技术途径，并就无线电控制仪接收机灵敏度自动测量的可行性进行了分析。     

直升机和飞机振动监测的新型系统

振动监测技术和设备具有多种功能。本文将根据其技术难度和对用户的益处对其进行回顾。文章的论述从最便宜的只有“测量和指示”功能的振动监测设备入手到全自动的跟踪和平衡设备，以及监测的实际经验。如何将上述设备扩展成具有人机对话维护能力的设备，目前还处于研究阶段，本文也将对此进行讨论。     

人工神经网络与刀具磨损监测

介绍了人工神经网络的基本概念及在刀具磨损监测中的应用，例举了两种典型网络（ＢＰ网络、ＳＯＭ网络）的结构与学习算法。研究表明，应用前馈神经网络构造的刀具磨损状态二分类器、三分类器及磨损估计网络，检验效果很好。文中提出的ＳＯＭ网络在磨损估计方面具有学习快、精度高的优点，有实际应用价值。