面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

某型国产发动机压力传感器故障分析

从某型国产涡轴发动机压力传感器基本组成和工作原理出发,针对故障现象和特点,开展故障原因分析,得出了相应的结论,并提出了改进的合理建议,有利于提高发动机的可靠性。     

高温磁悬浮轴承用位移传感器的研究

针对差动变压器式位移传感器的性能及其在高温磁悬浮轴承中的应用,对环境温度升高影响差动变压器式位移传感器（DTDS）性能的机理和特征以及所采用的温度补偿技术进行了研究。采用比值方式的处理电路以及加入补偿电阻的方法改善了温度升高所带来位移传感器灵敏度升高、温度漂移和时间漂移的问题。对不同温度下的差动变压器式位移传感器进行标定得到了位移传感器的动静态性能,并将其应用到单自由度高温磁悬浮轴承（HTAMB）试验台上进行静态和模拟动态悬浮。研究结果表明,环境温度为550 ℃,被测物体移动范围在-0.35~+0.35 mm时,位移传感器的灵敏度在19.62 mV/μm,线性度为±0.74%,迟滞性为±0.40%,重复性为±0.97%,传感器截止频率在800 Hz左右;在单自由度高温磁悬浮轴承试验台上使用所研制的高温位移传感器,能实现被悬浮物体的稳定悬浮。     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

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。     

基于多源信息融合分析的 导弹贮存寿命评估方法

对于长期贮存的导弹,通常能获取的贮存信息仅为贮存期内的年检数据与少量的例行试验数据,贮存信息相对匮乏,对导弹贮存寿命与可靠性评估工作非常不利。为解决这种工程实践中存在的实际问题,发展了一种采用工程加速贮存与地面鉴定试验相结合的加速贮存信息获取方法,获取典型单机与简单系统贮存信息。将典型单机与非金属材料加速贮存信息与地面鉴定试验信息、现场贮存信息、贮存环境数据以及例行试验信息等数据信息融合处理,建立基于多源信息融合的贮存信息数据库。在此基础上,建立基于现场贮存信息与加速试验信息融合分析的导弹贮存寿命与可靠性评估方法,并给出导弹在现有贮存时间下,继续贮存一定年限的可靠度。     

基于光纤传感器的SRM界面黏接应力监测

界面黏接应力是SRM(固体火箭发动机)药柱结构完整性重要方面,也是健康监测的重要参数。为实现对黏接应力实时在线监测,设计了一种聚合物封装的FBG(光纤布拉格光栅)传感器,将其埋入HTPB(hydroxyl-terminated polybutadiene)推进剂/衬层界面黏接试件中。通过对试件在受到拉应力作用下FBG传感器反射光谱的模拟和应力响应测试试验研究了FBG传感器对应力响应规律。结果表明:FBG传感器中心波长随着试件的拉应力增大而减小,线性度较好,且传感器具有较高的灵敏度和稳定性。试件黏接性能测试试验中,FBG传感器性能保持完好,黏接试件强度满足技术指标,验证了传感器封装和埋入方式的可行性。      

多机构比对融合的分布式InSAR编队星间基线确定

星间基线高精度确定是分布式干涉合成孔径雷达（InSAR）系统完成科学任务的重要保证,受星载全球定位系统（GPS）接收机连续跟踪弧段短、个别弧段共视GPS卫星个数少或模糊度固定成功率低、频繁轨道机动等因素影响,分布式InSAR高精度基线确定仍有不可靠的风险。通过多机构产品互比来识别基线精度较差的时间段,降低不可靠风险,并通过多机构产品融合进一步提高基线精度。选用重力反演与气候实验（GRACE）卫星数据进行实验,国防科技大学（NDT）和西安测绘研究所（CHS）采用不同的基线处理软件和简化动力学策略,保证了各自的基线产品具有一定的独立性。实验表明,多机构互比对可以有效识别基线精度较差的时间段,NDT和CHS的基线产品之间具有很好的一致性,互比对残差的均方根（RMS）在R、T、N方向分别为0.7、0.9、0.7 mm,二者之间没发现明显系统偏差,大约97.86%的基线三维互比对残差量级在2 mm以内。两个机构基线产品融合后发现可进一步降低基线产品中的随机波动误差,K/Ka波段测距（KBR）系统校核结果表明融合基线产品精度较NDT基线产品提高8.97%,较CHS基线产品提高29.21%。