石英挠性加速度计在角度检测中的应用

随着科学技术的进步,角度检测在现代工业体系中占有重要地位.现有角度检测设备因其测量范围、测量精度和功耗等局限,而逐渐不能满足测量要求.采用石英挠性加速度计传感器、AD7734与ARM MCU组合而成的一种新型倾角测量仪,通过对石英挠性加速度计的电流信号进行调理和AD采集,以及对采集的数据进行滤波处理,解算出倾角,通过标准RS485通信接口将数据传输到PC机上显示.实验表明:在0°～ 30°角度测量范围内,该系统倾角测量精度可以达到±0.01 °,具有很好的工作稳定性.同时,该倾角测量仪具有体积小、精度高、重量轻、功耗低等优点,可广泛应用到桥梁架设、国防军事、地质勘探、土木工程、石油钻井、航空航天、航海、精密加工等领域.     

基于改进Canny的激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性.     

SF6分解气的近红外在线检测技术研究

为满足SF6绝缘电气设备故障监测与预警的实际需求,分析了国内分解气检测研究现状.对比近红外与中红外吸收光谱检测技术,提出近红外吸收光谱技术在线检测的技术方案.计算分析待测气体特征谱线的吸收系数、吸收光程和电路信噪比对精度的影响,完成系统参数设计.提出SF6分解气在线检测系统方案,实现对H2S、HF和CO这3种气体测量.数据分析表明,系统检测精度优于5×10-7,表明该系统满足电力行业在线测量的需求.     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

某型飞机框板带漆涡流检测可行性研究

根据修理需要,进行飞机框板原位带漆涡流检测的可行性研究。试验方面,首先确定对比试样,选择代替漆层的非导电弹性膜片,由此确定检测频率;理论分析方面,确定允许带漆检测的漆层厚度和带漆检测时能有效检出的最小缺陷当量;最后以带自然缺陷的零件为例,对研究结果进行了试验验证,确保了带漆涡流检测的可行性。     

波音737飞机复材面板雷击分层损伤的超声检测

通过研究深航现役波音737飞机雷击后的损伤表现形式,利用超声脉冲扫查方法检测复材面板的雷击分层,以不同波形变化分析面板层可能存在的不同损伤形式,为区分缺陷回波与板面回波提供参考。     

基于小波分析的涡扇发动机起动过程压力脉动研究

利用小波分析所具有的时频特性特点,针对涡扇发动机起动过程存在的压力脉动异常现象,获取信号随转速变化的频谱图。重点介绍了发动机脉动频率分析方法,并结合试验测点布局,根据不同脉动的频率特点,对其脉动成分进行分解,分析出脉动频率产生的原因,为发动机起动问题的解决提供支持。研究结果表明:利用小波分析进行发动机起动过程的脉动异常研究,形象、直观,具有一定的工程应用价值。     

基于早期数据的航天测控软件缺陷预测

为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。     

先进无损检测技术在复合材料缺陷检测中的应用

针对飞机复合材料构件全生命周期无损检测问题,介绍喷水超声C扫描技术、相控阵超声技术、空气耦合超声技术、激光超声技术和红外热成像技术在复合材料检测中的最新应用.研制大型喷水超声C扫描系统和新型超声、红外检测系统并开展试验研究,采用喷水超声方法,实现了蜂窝夹芯复合材料构件的C扫描检测;采用相控阵超声检测方法,实现了碳纤维复合材料R角检测;采用空气耦合超声方法,实现了蜂窝夹芯复合材料检测和PMMA板的导波检测;采用激光超声方法,实现了碳纤维复合材料分层检测;采用红外热成像方法,实现了蜂窝夹芯复合材料结构检测.研究表明,提出的超声、红外检测技术可以用于飞机复合材料构件全生命周期的大型结构检测、复杂结构检测、非接触检测、高精度检测和外场快速检测.