基于旋转机械故障诊断模糊神经网络多传感器融合(英文)

目前多传感器融合技术能够有效地提高精度和容错能力 ,所以它广泛应用于目标识别领域中。本文描述了一种基于旋转机械故障诊断多传感器融合系统 ,在数据融合处理中利用模糊神经网络 ,比较了采用基于数据融合实验结果和没有融合的原始数据 ,显然前者比后者更精确。     

两电缆间电磁耦合预测

飞机上电缆之间的电磁干扰是普遍存在的,大多数干扰现象发生在同一线束中的导线之间。本文介绍了两电缆之间电磁耦合的预测方法,并提出了降低电磁耦合的措施。     

压缩式压电传感器轴向灵敏度的幅值线性度问题

本文了压电传感器的结构原理,说明了压电传感器幅值灵敏度的线性问题,分析了正反向灵敏度的差异和“饱和现象”,以便在生产、鉴定与使用时加以注意。     

异步电动机的无速度传感器直接转矩控制系统研究

推导了直接转矩控制 ( DTC)速度观测器的数学模型,研制了无速度传感器的 DTC系统,对该系统稳态和瞬态试验,在 1 0 0 r/min以上速度精度达 0.5%,电磁转矩从 0上升到额定转矩只需 0.86ms,它的高性能和高可靠性使它能在飞机上得到广泛应用。     

智能结构压电执行器位置优化的模态力准则

基于模态空间控制理论与点压电执行器的Ｅｕｌｅｒ－Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ点力模型,推导得出了柔性杆梁结构上的点压电执行器所产生的模态控制力与压电片位置处的模态应变成正比的结论。由此提出了点压电执行器置于各阶模态应变的最大值处的最大模态力位置优化准则,计算机仿真结果证明了以上准则的有效性。     

液体火箭发动机泄漏故障诊断的信息融合技术

从故障诊断角度出发,分析了故障诊断和信息融合技术关系。综合现在进行液体火箭发动机检漏的相关技术,为了弥补泄漏故障诊断信息不足等问题,提出了采用点式和红外传感器相结合的方法来探测泄漏故障引起的各种现象,概述了该领域的相关技术和实现方法,建立了基于信息融合的泄漏故障检测与诊断系统,有利于提高泄漏故障的有效性和可信度。      

BP神经网络用于传感器故障诊断的仿真研究

在标准逆传播神经网络的基础上 ,提出了一种全新的改进逆传播神经网络 ,用来消除标准逆传播神经网络收敛速度慢和易陷入局部最小点的缺陷 ;并且设计了一个主神经网络和三个分布神经网络的结构 ,通过神经网络的在线学习 ,得到需要的参数估计。用它与传感器测得的实际值比较 ,可判断出故障 ,并且给出了仿真实例。     

基于人工智能方法的传感器故障诊断技术

在液体火箭发动机地面试验过程中,传感器的失效率远高于发动机部件、组件的故障率,因而提出了采用基于人工智能的方法对传感器的故障进行检测与诊断.本文对基于人工智能方法用于传感器故障检测与诊断的特点进行了分析,并分别应用BP神经网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对某次传感器的故障进行检测.结果证明基于人工智能的方法稳定可靠,具有良好的工程应用前景.     

应用无线传感器网络的月表环境长期无人监测系统构想

针对月表昼夜温差大、月壤结构松散、空间辐射强的特点,提出一种应用无线传感器网络的月表环境监测系统构想,实现对月表环境的长期无人监测。该系统分别由月表无线传感器网络、月球中继卫星、地球中继卫星和地球地面站组成。通过月表无线传感器网络节点上的太阳能电池设计,实现节点的可持续工作。通过节点外形设计和采用电帘除尘技术,可防止节点被月尘掩埋。节点采用热控包覆和主动热控措施,能适应月球高低温环境。为提高无线传感器网络的生命周期,提出一种基于能量均衡的路由技术。针对月表环境监测系统,设计了月表-月球中继-地球中继-地球地面站的通信协议栈,地月中继通信技术能保证月表环境参数实时传回地面。与微波探测、月球车探测等传统月表环境探测技术相比,文章提出的系统具有能抵近探测、探测对象多、探测范围广、探测时间长、系统可靠性高和成本低的优势。     

美部署浮空器以保护华盛顿免受巡航导弹攻击

<正>美国陆军在马里兰州的阿伯丁试验场升起了"联合陆攻增强网络传感器浮空器系统"(JLENS)的首个系留气球,该系留气球搭载的雷达系统可探测低空目标,如巡航导弹和无人机,其探测范围覆盖了维吉尼亚州、马里兰州、宾夕法尼亚州、纽约和新泽西州的广阔空域。相似的浮空器已经在印度和以色列投入使用了,新加坡也计划在2015年部署相似的系统。