多传感器数据融合在空间目标跟踪中的基本应用

现代防空系统面临的威胁是不断变化的。航空、航天和电子战技术的发展构成了新的空间作战环境。随着空间进攻战术的发展，为了对空间环境作出更好的判断，需要多传感器组网并采用数据融合技术的防空作战系统。数据融合是多源信息处理的一项新技术，将数据融合技术引入了多传感器目标跟踪系统能提高系统的整体性能，可以使系统发挥最大的潜力。本文首先分析研究了传感器网之间的各种融合方法的特性和共性。在此基础上，研究了融合算法的一个具体应用。     

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。      

WO3基三甲胺气敏传感器的研制

采用溶胶-凝胶法制备了WO3材料,利用扫描电镜、透射电镜等现代分析测试手段,分析了材料的微观结构,并以其为基材掺杂少量的Pd制成了检测鱼鲜度的三甲胺(TMA)气敏传感器.研究发现该传感器具有工作温度低,响应下限低,灵敏度高,选择性及稳定性好等特点.     

控制电位电解法氯气传感器

研制的控制电位电解法氯气传感器,采用聚四氟乙烯(PTFE)多孔憎水膜和超细微粒金粉经加压复合制备的扩散电极.本文阐述了该传感器的原理,并对结果进行了讨论和分析.     

过渡金属氧化物表面修饰氢气传感器

以SnO2系为敏感材料制备气敏元件,在元件的表面涂敷一层Fe2O3,MnO2或CuO掺杂的活性氧化铝修饰膜,有效地隔离并消除乙醇、烟雾、有机蒸气等杂散气体对元件的干扰.     

基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法的IPMSM无传感器控制

为了实现永磁同步电机低速段的高精度无传感器运行,系统地分析了绕组电阻和感应电动势、电流调节器、滤波器、电机暂态运行、注入高频电压的幅值与频率、多凸极效应、电流传感器精度以及A/D采样量化误差等因素对基于旋转高频电压注入法的低速无传感器控制方法转子位置估计精度的影响机理。在此基础上,提出了一种基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法相结合的低速无传感器控制策略,消除了传统的无传感器控制方法中带通滤波器引起的转子位置估计误差,并降低了电机暂态运行引起的转子位置估计误差,有效地提高了低速无传感器控制方法的转子位置估计精度。仿真和实验结果表明,所提出的低速无传感器控制策略具有更高的转子位置估计精度和更宽的调速范围。     

民用航空发动机传感器信号重构方法及其应用

以转速传感器为例,研究了基于信号合成的航空发动机高精度的传感器信号重构方法.针对民用大涵道比涡扇发动机,分析选取了用于转速传感器信号合成的参数,完成了传感器信号全包线稳态合成和动态补偿的原理分析及设计.利用发动机控制系统全数字仿真平台,对信号合成的结果进行了仿真测试.结果显示:转速合成信号的稳态误差不超过1%,动态误差不超过3%,表明该传感器信号重构方法具有高精度.      

某型航空涡扇发动机静电传感器机载化监测实验

计了一种特定尺寸的静电传感器,并将其装配在涡扇发动机低压涡轮出口附近的尾喷管管壁,以民用涡扇发动机为静电传感器载体及监测对象开展静电监测实验.以一个完整性能试车过程为周期,采集周期内的尾气静电信号.进一步对静电信号和发动机性能参数进行数据对比分析,同时对测试过程中异常状态下活动率水平（AL）和负事件率（NER）进行计算.实验验证了航空发动机静电监测技术具备机载化的可行性,实验结果表明:正常状态下静电信号电压幅值大小约为5mV,静电水平跟随运行功率变化并呈正相关性;静电传感器对尾气中存在的异常颗粒具有良好的监测效果,在发动机富油状态下静电信号的活动率水平和负事件率分别达到14pC及8%.      

航空发动机吸入颗粒物静电感应特性的模拟实验及分析

利用静电传感器和SC-010型环境试验箱等硬件搭建了吸入颗粒物静电监测模拟实验平台,并在此实验平台上展开了针对航空发动机吸入颗粒物静电感应特性的模拟实验研究,成功获取相应静电监测信号。实验设置颗粒材料、管道流速、颗粒粒径和颗粒投入质量4种变量作为变量条件,分别进行4组单一变量的对比实验,采集在不同颗粒材料、不同管道流速、不同颗粒粒径以及不同颗粒质量浓度环境下带电颗粒所产生的静电感应信号,对每组实验信号的活动率水平(AL)、正/负事件率(PER/NER)和绝对平均幅值等特征参数进行相应的数据分析和对比,并得到了一些有用的结论。实验发现,上述4种变量条件分别对静电感应信号的绝对时域平均幅值、AL参数、PER/NER参数有不同程度的影响。     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.