CPS完善性监测研究

ＲＴＣＡＳＣ－１５９完善性工作小组提出实现ＧＰＳ完善性监测的技术可以分成两类：一类为内部法，如处理接收机内部的冗余信息或来自其它传感器的辅助信息；另一类为外部法，如ＧＩＣ或ＤＧＰＳ。本文将主要讨论内部方法中ＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统、ＡＲＰ方法及ＧＰＳ／气压高度表组合在我国ＧＰＳ完善性监测中的应用     

重量的一种遥测式监测系统

本文提出一种重量信号的无线传输和测量方法。重量信号经传感顺转换成电信号，再经Ｖ／Ｆ变换后调频发射，接收信号解调后单片机处理。单片机的信号处理采用电子计数器测频方法，经过计算送显示单元，实现重量信号的遥测。     

基于直11型机的故障诊断与预测管理系统技术研究

介绍了直11型机结构,直11型机故障诊断与预测管理系统(FDPMS)的诊断能力和FDPMS采用的故障诊断与预测方法,介绍了FDPMS的硬件设计方法、地面分析与管理软件设计方法,以及演示验证情况,并给出了研究结论。     

非侵入式电机能效在线监测系统软件设计

电机是工业系统中的主要动力输出和耗电设备,发展电机节能和在线监测技术具有重要意义。主要介绍了非侵入式电机能效监测软件系统的组成、设计方法和实现的功能,通过对电机运行状态信息的采集和分析,实现了对电机转速、转矩、功率因数、效率等运行参数的在线监测,并对监测结果进行分析,为电机能源管理提供支持。利用C#编程完成串口通讯,labview8.5完善监控界面,SQL server 2005建立电机监控数据库。实验结果表明该系统运行可靠,操作简单,安全性高。     

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。      

基于全过程移动监督技术的感应电机定子绕组温度实时监测系统

随着物联网技术的发展,如何将物联网技术与非侵入式电力设备运行状态监测技术相结合成为当前研究热点之一。为了探索基于物联网技术的电气设备运行状态监测新模式,以感应电机定子绕组温度的非侵入式在线监测为出发点,首先提出了一种基于自适应法和最小二乘法的电机定子绕组温度辨识方法,并结合当前物联网技术的发展,设计了一种基于全过程监督技术的感应电机全寿命周期监督定子温度监测系统。以1台5.5 kW感应电机为例进行试验验证,结果表明该系统具有较强的鲁棒性。所提出的理念和技术可以为其他大型电力设备的状态监测提供重要参考和技术支撑。     

波音健康管理工程环境浅析

健康管理工程环境(HMEE)是由项目分析与建模环境、开发环境、使用环境等三部分构成的一个开放式健康管理集成与实验平台,将来自于工业部门、学术界以及政府技术基地的健康管理技术集成起来,转化成成熟、实用的飞行器综合健康管理(IVHM)系统.本文简要介绍了构成HMEE的三部分的目标和功能,以及所提供的相关工具、技术和过程.     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

无人机故障预测与健康管理系统研究

PHM(故障预测与健康管理)技术作为一种新兴的故障诊断与管理方法,能对无人机重要部件、系统进行全面的健康状态监控、故障检测、分析判断处理,因而在无人机技术领域得到广泛重视和长足发展.文章通过对PHM技术的分析研究,搭建了无人机故障预测与健康管理系统的总体框架,并设计了无人机故障预测与健康管理系统模块.     

健康的就业效应及收入效应——基于Heckman模型的检验

基于Heckman样本选择模型,利用我国东、中、西部地区9个省份的城镇居民调查数据,探讨我国城市居民健康对就业及收入的影响.研究发现,健康对就业具有显著的正向效应.但在收入决定方面,健康虽然具有正向效应,却不显著.研究表明,健康作为人力资本的一个重要因素,对我国城市地区居民的就业与收入具有重要影响.