基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

空间电动力绳系电流峰值点变化规律研究

为研究电流峰值点在几种影响因素下的变化规律,建立一种能够捕捉绳系电子发射与收集自洽平衡过程的新算法——电路空间耦合算法。为验证该方法的计算精度,以1.35kW霍尔推力器为等离子体源,在真空舱内开展绳系的电荷收集试验,在电路参数方面,计算精度约为12.8%,在场参数方面,计算精度约为3.6%。在此基础上,针对不同偏置电压、绳系长度以及绳系直径,对绳系的绳上电流分布、电势分布以及空间电势分布等参数进行数值计算。结果显示:电动力绳系的电流峰值点会随着偏置电压升高、绳系长度增加及绳系直径增大而发生比例上的向阳极端漂移,揭示了电子轨道运动限制的机制在各类壁面电荷输运机制中占优,导致电流峰值点漂移的产生。     

X射线衍射法测量残余应力的相对误差及不确定度评定

利用原位拉伸机进行单轴连续加载,对X射线法测量钛合金残余应力的应力增量进行验证;依据JJF 1059.1-2012标准,对钛合金高应力标样(-659±35)MPa的测量不确定度进行评定。结果表明,X射线衍射法测得残余应力的增量与理论计算应力增量有较好的一致性,随着应力水平的增加,应力增量的相对误差保持在11%以内。以测量重复性、应力常数K、应力因子M为不确定度分量对测量不确定度进行了评定,所得扩展不确定度为±32 MPa。     

基于惯性定位定向的高铁轨检仪研究

根据高铁轨道静态检测的测量需求,设计了一种利用定位定向技术的0级轨检仪,详细阐述了其构成和工作原理,介绍了其特点。通过对比性分析论证,优选了一种测量精度高、操作方法简单且可大幅度提高测量效率的设计方案。理论仿真表明,本系统测量精度能够达到优于13mm/km水平。根据理论仿真结果搭建了原理简易验证设备,结合高铁测控网的测量基准,在一段高铁的弯道铁轨上进行了验证测试。从测试结果看,样机测量精度的重复性可以到达1mm/500m（1σ）的水平,10次测量效率优于500m/2h,表明采用定位定向技术的0级轨检仪具备实际工程化的潜力,以及提高测量效率和精度的能力。     

基于mSDTFT的无速度传感器异步电机转速估计

采用Teager-Kaiser能量算子对定子电流进行解调,有效消除了基频频谱泄露对提取转子速度谐波的影响,然后分析了SDTFT对转速估计精度的影响,在此基础上提出一种新的mSDTFT频谱分析方法估计转速。该方法有效降低了计算开销,特别是可以只针对某些需要的谱线进行计算,提高了谱分析的灵活性和高效性。试验结果表明,所提方法在不同负载条件下能够有效提取转子速度谐波,且具有较高的转速估计精度。     

基于离散反电动势估计的永磁同步电机无速度传感器控制

针对高速永磁同步电机(PMSM)的无速度传感器控制问题,提出了一种基于离散反电动势估计的PMSM无速度传感器控制策略。实施离散反电动势估计的设计有三点:首先,设计了离散dq电流观测器以消除反电动势估计中的电感交叉耦合效应;然后,设计了延迟补偿模型以补偿数模转换引起的电压误差,同时设计了较为精确的离散模型,以克服由数字实现导致的估计反电动势和实际反电动势之间的偏差;最后,开展了高速PMSM驱动试验,试验结果验证了所提出的高速PMSM无速度传感器控制方案的性能。     

基于最小约束系统的分布式协作定位研究

5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。     

一种纬度估计算法优化及误差抑制技术研究

在战时,舰船会由于卫星信号受干扰等情况影响而无法获取准确的当地地理位置信息。这就需要船舶能够在行进中估计纬度。为提高纬度估计精度,提出了一种舰船行进中纬度估计算法优化及误差抑制方法。首先利用重力加速度在惯性坐标系的投影,构建几何解析方程求解一定精度的纬度信息。通过选取重力加速度最优积分区间,提高了动基座条件下的纬度估计精度。行进中的舰船易受风浪等因素影响,导致罗经测量的地球自转角速度和重力加速度受到严重干扰,因此纬度估计精度下降。针对该问题,采用最小二乘拟合算法对外部扰动误差进行抑制。仿真结果表明,该方法能够有效提高舰船行进中的纬度估计精度。     

静止单站纯方位目标航向估计及仿真研究

针对平面直角导航坐标系下匀速直航目标, 利用静止单站测得目标方位序 列, 基于纯方位目标运动分析(BO-TMA)理论, 采用拟线性处理方法, 对目标航向进行 递推式估计。通过多次仿真实验,研究了不同初始条件对目标航向估计性能的影响。该 方法要求简单,便于实现,所得结论为水下隐蔽单站仅利用目标方位信息快速判断敌方 运动态势及作战决策提供了参考。