基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

基于最小二乘估计的雷达系统误差卫星标定方法

雷达系统误差标定对精密测量雷达系统精度具有重要作用.本文针对基于精轨卫星的雷达系统误差参数标定技术,建立误差参数解算数学模型,对关键算法的最小二乘估计进行分析推导,并对卫星标定技术实现进行了系统设计.采用本文算法,依据某雷达常规手段实测的系统误差参数项进行仿真及仿真结果分析.研究结果表明,基于最小二乘估计的方法在卫星标定技术中是可行的.     

基于图像模拟的HJ星CCD相机交叉定标

针对同一HJ-1星的两台CCD相机,提出基于图像模拟的交叉辐射定标方法:通过建立两台CCD相机图像DC值的数学关系,以获取地面目标图像的已定标的CCD为标准对未同时获取图像的待定标的CCD进行交叉定标,得到了2008年10月A2CCD和B2CCD的定标系数.利用贡格尔场野外实验数据和敦煌场的MODIS数据对定标系数进行真实性检验,并对该方法的主要误差来源进行了分析.结果表明,交叉定标具有较高的精度和可信度,可以在保证定标精度的同时,提高定标的频次.     

基于多参考源的铷原子钟校频方案的设计与实现

研究了铷钟校频系统的原理,并对校频误差进行了分析,提出了一种基于多参考源的铷原子钟校频方案,可用GNSS/北斗接收机的1PPS,IRIG-B(DC)码以及一级频标的10MHz频率三种方式校频,提供100s,1 000s,10 000s三种不同的校频时间,以满足用户对不同校频时间和校频准确度的综合需求。     

基于CCD图像的点云区域分割方法

提出了一种新的激光点云分割方法,该方法采用点云与CCD图像外部标定的方法,将点云标定到CCD图像上,然后通过图像分割的方法实现了快速提取感兴趣目标区域内的点云。     

用于微小卫星的陀螺随机常值偏置误差的在轨标定

结合陀螺在微小卫星上的使用,提出了一种不依赖于其余敏感器信息的陀螺随机常值偏置实时在轨标定技术.该技术利用陀螺在轨实时测量信息,结合卫星姿态动力学本身的约束,实现了陀螺加电后初始随机零偏的在轨实时确定.分析了标定模型的可观性,得出了该技术的适用条件.仿真结果表明,该标定算法具有较高精度,对陀螺采样频率具有一定的鲁棒性,并具有较快的收敛速度,在给定的姿态动力学模型的精度条件下,100 s内基本稳定,收敛精度在1.0 (°)/h左右,标定性能可满足空间任务的需求.     

薄壁零件的高速铣削振动研究

为研究薄壁零件加工的振动机理,本文在考虑动态切削厚度的变化以及顺铣和逆铣之间差别的基础上,建立了一个薄壁零件立铣的力学模型,并用两个铣削实例加以验证.结果表明,该模型可以预测动态铣削过程中的切削力和振动位移.     

某高速无人机飞行事故分析:高速无人机控制失效分析及控制参数匹配

某型高亚声速无人机连续出现两起飞行事故,在基本排除了机载设备故障的原因后,针对飞行控制失效的原因展开了深入的理论分析与飞控系统仿真试验,最终确定故障原因是在大飞行动压情况下,该型无人机控制参数出现不匹配.这为该型无人机以后的正常使用提供了理论依据,也为其他高速无人机的研制和使用提供了借鉴经验.采取相应改进措施后,后续该型无人机放飞取得成功.     

一种雷达信号特征参数提取方法及其高速实现

数字信号处理技术的发展使得雷达信号高精度参数测量和脉内细微特征分析成为可能,高速处理器件的发展为雷达信号实时处理奠定了基础。研究了基于瞬时自相关法的脉冲参数测量和脉内特征参数提取技术,并用DSP实现了高速处理。     

动力系统试验工艺参数监视系统设计

在火箭动力系统试验中,需要实时监测、显示和传输地面工艺系统和箭上状态参数.主要阐述了采用上下位机控制模式设计的工艺参数监视系统,介绍了系统硬件和软件设计.上位机硬件包括工控机和采集板卡,以LabVIEW语言开发软件设计,构建工艺状态总图;下位机采用PXI控制系统,加载采集板卡信息,通过光纤以太网与上位机进行通信.该系统监测参数达到300路,数据每100 ms更新一次,在多次型号动力试验中得到验证,能够准确地实现试验状态参数远距离采集、传输和显示,提高了试验安全性.