机载多传感器数据融合技术在空战中的应用

机载多传感器数据融合是一门新兴的信息处理技术,是继电子战之后又一技术制高点。它应用于空战各个环节,极大地提高了空战态势环境了解能力。本文对机载传感器数据融合的基本概念及其在空战中的应用进行介绍,对我国发展数据融合技术提出了建议。     

物资管理系统在深圳供电局的应用

利用计算机网络和数据库技术对电力部门的物资设备进行管理,使物资设备在最短时间内完成从计划、采购、领用到投入运行,对控制营运成本、防止设备重复购置、加强各职能部门协调运转具有很大的促进作用。随着需求的变化和技术的发展,原有系统已不再适用。本文分析了已有系统的缺点与不足,并在此基础上介绍了深圳供电局物资管理系统的功能需求、实现方法、系统特点及运行效果。关健词:物资管理系统;物质流通;数据共享     

一种用于变环境数据的可靠性增长分析模型

 提出了一种综合评估模型,考虑不同试验环境对产品的影响而引入环境折合系数的概念,从而将不同试验条件下的数据折合到相同试验条件下,然后利用折合后的数据再进行可靠性增长分析。最后,通过工程实例证明了该模型的工程实用性。     

基于小生境遗传算法的分布式OS-CFAR检测系统优化与性能分析

 利用小生境遗传算法,对不同检测窗长度和检测信噪比的三传感器分布式 OS-CFAR检测系统进行了优化设计,给出了一组针对不同检测环境与融合方式的搜索结果。分析表明,对于非一致环境下分布式 OS-CFAR检测系统,小生境遗传算法是一种良好的优化算法。利用搜索结果,研究了不同融合方式下环境变化对分布式 OS-CFAR检测系统的性能影响,结果表明,“或”融合对检测环境的非一致变化具有较强的鲁棒性,而“3选2”融合和“与”融合对检测环境的变化比较敏感。     

中值滤波方法在燃气涡轮传感器数据校正中的应用研究

分析了发动机测量信号滤波需求,设计了针对传感器数据校正的中值滤波器和快速算法,给出了模拟发动机故障和变工况试验情况下的传感器输出,给出了滤波比较研究结果。数值实验和实际应用于涡轮试验测量数据滤波的结果表明,中值滤波器对于脉冲噪声可以完全剔除,对随机噪声也具有较好的抑制效果,并能够较好保持信号中的陡峭边沿等趋势成份。      

基于DSP的ARINC429总线通信系统设计

针对目前ARINC429总线数据通信系统在数据传输速率、实时性、抗干扰能力等方面存在的缺陷，设计了一种基于DSP技术的新型ARINC429总线数据通信系统。本文详细介绍了该系统的组成和工作原理，并给出了具体的软硬件设计方案。使用结果表明，系统传输数据速率高，实时性好，抗干扰能力强。     

迎角／滚转角组合风洞试验中侧向弹性角的影响及处理方法

通过迎角／滚转角组合改变模型姿态是横向测力风洞试验中重要的试验方式,此类试验中虽然会提供侧向弹性角数据,但在使用试验数据时往往不使用侧向弹性角数据,这会使得气动载荷与模型姿态对应关系不准确。侧向弹性角由侧向力和偏航力矩引起,在侧向力和偏航力矩较大的试验中,侧向弹性角的影响尤为显著,如方向舵效率试验。本文通过分析侧向弹性角的影响,提出一种侧向弹性角数据处理方法,经试验应用表明可以有效地提高数据使用的准确性。     

超薄碳纤维预浸料复合材料国内外发展现状和趋势

超薄碳纤维预浸料复合材料是近年来复合材料研究的新趋势,国内超薄碳纤维预浸料复合材料的相关研究起步较晚,研究方向单一,系统地总结归纳有助于未来研究方向的调整与研究目的的明确.本文综述了2000年至今国内外大部分超薄碳纤维预浸料与常规碳纤维预浸料复合材料的对比试验,包括无损拉伸试验、开孔拉伸试验、无损压缩试验、机械连接试验、冲击试验、疲劳试验以及环境影响等,通过对比分析认为:薄层化后的预浸料复合材料在抗裂纹萌发和裂纹扩展方面具有显著的性能优势,从而影响了碳纤维预浸料复合材料成品的各项性能参数,表明超薄碳纤维预浸料复合材料优异的应用前景.     

面向高安全数据分发服务的身份认证协议设计

为解决数据分发服务安全规范中身份认证与密钥协商协议存在共享密钥建立缺乏公平性、缺乏验证密钥一致性机制及会话过程缺乏完整性等安全问题,以协议为基础,设计一种新的高安全数据分发服务身份认证与密钥协商协议。新协议引入了ACK机制,并利用D－H密钥交换和非对称密码体制特点解决了原协议存在的安全问题,具备实用性和更高的安全性。     

Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.