无人机单片机控制系统软件容错设计

本文介绍了某型无人驾驶飞机系列MCS-51单片机控制系统的软件容错设计方法与实现。该软件采用了关键数据的余度管理技术,在充分考虑了本系统的任务功能及单片机固有特点的基础上,采用了若干行之有效的软件检错技术,包括执行条件检测、数据合理性检测、异常复位检测及软件陷井等。在检测到软件错误后,软件将执行一个恢复操作。恢复操作的基础是依据一组经过余度管理及相容性分析而保证为正确可靠的关键数据。恢复操作将消除软件系统所有可能的错误状态,将系统恢复至出错前的运行状态。实践表明,该软件的容错设计是可靠且有效的。     

过程控制机

过程控制机由数据采集系统、智能控制器、控制过程量输入输出部件和标准接口等组成。数据采集系统采集测力天平和压力传感器的输出信号,它的模拟量输入通道32路,采集速度5万次/秒,系统精度0.04%。模拟量输出控制调压阀系统,频率量输出控制模型姿态角系统,标准接口 IEEE-488和上位机通讯,传送命令和数据,所有软件固化在智能控制器的 ROM 中,它分析上位机送来命令指挥各部件工作。文章还介绍过程控制机在风洞测控系统中的工作过程以及使用后取得的良好效益。     

腹支撑对具有大展弦比机翼和船尾形机身的飞机模型的于扰与修正

一种适用于具有大展弦比机翼和船尾形机身的飞机模型的腹部支撑方式、腹支装置的设计要求和试验方法、以及腹支撑干扰的机理在此作了介绍，并给出了一些实验结果和对实验数据的修正方法．     

1．2m和0．6m高速风洞飞机大攻角测力试验数据相关性研究

介绍飞机大攻角标模在高速所１．２ｍ和０．６ｍ风洞中进行大攻角测力试验研究所得数据与国外２．５ｍ和０．６ｍ风洞所得数据的相关研究情况。相关性研究的试验Ｍ数均为０．３５～０．８；两座０．６ｍ风洞试验攻角为０～２９°；侧滑角高速所为５°，国外为５°、１０°。１．２ｍ和２．５ｍ风洞的试验攻角为－３～４８°；侧滑角为５°、１０°。研究表明，该飞机模型在这四座风洞中吹风试验数据的相关性是好的。     

再入体动导数试验技术

外形短粗、飞行姿态复杂，其动导数量级很小的再入体模型，安装在新研制的尺寸小、厚度薄的整体结构之天平元件上，天平与层支杯相连，由气动活塞推动拨杆，经过拨螺钉撞击模型上的模块并驱使模型作自由振动，从而测量了大攻角（α=0～180°）俯仰、偏航及滚转动导数。10°钝雄模型动校及再人体动导数试验结果与国外类似的数据吻合。     

热膜技术在水流测速中的应用研究

研究了在我国现有条件下，利用普通自来水，在室内和试验水槽中不设调温装置的情况下，热膜技术在水流测速中应用的有关技术问题。并利用从美国TSI公司进口的1050A恒温型热线／热膜流速仪测量了紊动射流和三峡溢流坝模型冲坑中掺气水流的脉动流速及紊动结构问题，获得了成功。     

视频压缩技术发展动向分析

该文从静止图像编码、视像会议系统、ＭＰＥＧ和Ｖｉｄｅｏ ＣＤ、电话的视频信号、第二代视频编码技术、视频彩色空间和分辨率等６个方面介绍了视频压缩技术的最新发展，并对未来的ＭＰＥＧ４进行了分析。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

应用约束条件快速解算整周模糊度

ＧＰＳ载波相位测量用于解算载体的航向和姿态时必需解决的问题之一就是整周模糊度的确定。近年来提出了多种模糊度的解算法方法,但对ＧＰＳ航姿系统来说,若能利用固有的约束条件则会使模糊度问题变得简单且快速有效。在详细分析了几种约束条件的基础上,文中探讨了如何合理 这些约束条件来减小模糊度的搜索范围,以加快模糊度的解算速度,并对检验方法作了改进。通过仿真结果对文中方法进行了检验。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。