动态系统的容错技术

所讨论的动态系统的容错技术包括故障检测、故障定位和系统重构技术。文中研究了基于数学模型的容错技术，讨论了因数学模型不准而引起的故障检测和定位不鲁棒的问题，提出了若干增强鲁棒性的方法，对故障后的系统重构问题也作了简要介绍。     

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

深度卷积神经网络在轴承多故障复合诊断中应用研究

基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。     

面向旅客个性化服务的机场室内位置地图与服务系统

本文构建面向旅客个性化服务的机场室内位置地图与服务系统,通过室内高精度Wi-Fi定位等多类技术集成,研发了面向互联网和旅客移动应用终端的个性化与智能化的旅客信息推送服务客服端,为航空旅客提供快速、便捷、高效、个性化的航空信息服务,为机场管理与运行、航空公司等提供一体化的服务体系与辅助决策。     

战斗部中火工品装配技术研究

介绍了战斗部用火工品的分类、组成和原理,论述了各种火工品在战斗部中装配的安全要素,装配过程中发生的主要故障,以及故障处理和预防。工程应用表明采取安全技术措施和故障处理技术,杜绝了火工品装配引起的安全问题,产品的故障率大幅度下降。     

房屋型FMECA分析模型

把质量功能展开技术（QFD）中质量屋分析模型移植到故障模式、影响与危害性分析（FMECA）的模型之中，提出了一种称为“房屋型”的FMECA模型，介绍了该模型的框架结构、使用程序和主要特点。     

卫星干扰源定位系统中卫星星历校正技术

卫星干扰源定位系统中,制约定位精度的主要因素是卫星的速度精度。而现有的卫星测控手段,普遍很难获得高精度的同步卫星的速度。研究了同步卫星的轨道变化,结合卫星动力学模型和干扰源定位原理,提出了一种新的卫星星历改进技术,为干扰源定位系统提供适合定位用的同步通信卫星星历。     

考虑瞬态特性的无人机自适应容错控制设计

针对固定翼无人机纵向轨迹跟踪控制问题,基于反馈线性化和模型跟随控制设计基础控制器,实现无故障情况下闭环系统的稳定和轨迹渐近跟踪控制。考虑固定翼无人机的执行器可能发生不同类型及大小的故障,分别针对各种不同故障模式设计与之对应的补偿控制器。为综合解决执行器故障的多重不确定性问题,采用加权融合与自适应控制相结合的方式设计综合控制器结构,并对与故障相关的控制器参数进行估计。最后,通过在基础控制器设计中添加H∞补偿项,以抑制故障补偿控制器参数估计误差对闭环系统输出跟踪性能造成的不利影响。理论分析和仿真结果表明,所提出的控制方案不仅能保证闭环系统的稳定性,而且在发生不确定执行器故障的情况下,固定翼无人机姿态控制系统输出能渐近跟踪给定的参考模型输出,通过设计适当的H∞补偿器参数可以改善故障补偿控制过程中的瞬态性能。     

工程中圆度的多次定位测量及其数据处理

从测量实践出发,总结出一种利用多次定位技术进行圆度测量的方法.在阐述测量原理,分析测量及其数据处理过程后,给出一个测量实例,并进行了测量不确定度分析.文章给大型工程中类似情况下的测量问题以很好的启发.     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的带宽系数计算。用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法。