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991.
针对胚胎电子细胞阵列中测试结构与故障检测和定位方法受电子细胞和阵列结构限制较大,故障检测和定位能力有限,硬件消耗大等问题,提出一种由可配置边界扫描结构和可配置内部扫描结构组成的新的测试结构。基于这种测试结构,提出了寄存器传输级故障检测和细胞级故障定位相结合的故障检测和定位方法。仿真实验以s27电路为例,详细介绍了故障检测和定位的具体过程并对测试结构的硬件消耗进行了分析。仿真和分析结果表明,本文方法可有效检测并在细胞级定位故障,而且随着阵列规模增大,测试结构的硬件消耗所占比例明显下降,适用于大规模胚胎电子细胞阵列。 相似文献
992.
雷达目标跟踪中的非线性滤波技术 总被引:6,自引:6,他引:0
对雷达目标跟踪中的9种非线性滤波技术进行了综述,介绍了其基本思想,分析了各方法的优缺点并进行了比较。 相似文献
993.
为了解决故障模式和影响分析难以融入航空发动机设计中的难题,提高可靠性水平,在型号研制工作中摸索出利用故障模式和影响分析中风险优先数的概念开展零部件某故障模式设计改进。运用风险优先数(RPN)的概念对设计故障模式和影响分析中严酷度和故障模式发生概率划分了1~10级评分原则,增加了故障被检测难度,且结合航空发动机特点,对故障被检测难度也划分了1~10级评分原则,得出了故障模式的风险优先数,确定了故障模式的优化排序,提出了确定风险改进项的方法。以某发动机的密封装置为例,利用严酷度、故障模式发生概率和故障被检测难度等级评分原则,得出了密封装置各故障模式风险优先数,确定了2项风险改进项。结果表明:利用严酷度、故障模式发生概率和故障被检测难度划分的1~10级评分原则进行风险优先数计算,可得出风险改进项,为提高发动机的可靠性水平提供了方向。 相似文献
994.
995.
针对高超声速滑翔飞行器(HGV)具有机动能力强、机动样式多变、机动时机不确定等特点,提出了一种基于有向图变结构多模型的鲁棒跟踪(CHF-DSVSMM)方法。考虑到高超声速滑翔飞行器的跳跃滑翔运动特性,建立了包括自适应非零均值衰减震荡(ANMDO)模型、“当前”统计模型(CSM)等机动模型的模型集。针对固定结构多模型算法存在模型相互竞争、运算时间长的缺点,设计了基于有向图结构的切换准则自适应地改变模型集构成,提高模型匹配性。对于地基雷达探测中存在闪烁噪声的问题,采用容积Huber-based滤波方法进行状态估计。仿真结果表明,所提算法与现有方法相比具有更高的跟踪精度,并对闪烁噪声具有良好的鲁棒性。 相似文献
996.
针对航天器遥测数据异常检测时先验知识缺失、难以进行有监督条件下机器学习的问题,提出一种融合注意力机制的航天器信号智能异常检测算法。首先,通过注意力机制捕捉航天器遥测数据长距离特征,分析注意力关系矩阵为异常溯源提供指导。其次,采用堆叠自动编码器压缩数据维度并基于此重建输入信号,利用输入信号与重建信号间的残差获取误差重构序列。然后,基于窗口阈值法标记误差重构序列异常索引,实现航天器遥测信号异常检测。最后,通过多通道航天器遥测信号算例验证算法在提高航天器遥测信号异常检测性能与可解释能力的有效性。 相似文献
997.
就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。 相似文献
998.
针对高光谱检测亚像元飞机的问题,提出基于大气吸收谱段的改进RX异常检测算法,实现亚像元检测能力和检测效率的提升.阐述了改进算法的基本原理,对比了10 km高度和地面大气吸收系数的曲线差异,建立了改进算法的检测模型,采用仿真的客用飞机可见-短波高光谱数据和海水背景高光谱数据,获得了信噪比10 dB的高光谱仿真图像.采用经... 相似文献
999.
航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像,实验结果表明,相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型,本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%~10%,在检测效率上提高6%~20%。 相似文献
1000.
针对飞机大修过程中传统的线缆绝缘检测需要大量的人工重复工作、测试人员用工多、测试项目无法自动执行的问题,提出了一种基于自动线路切换的智能电缆绝缘检测系统。系统硬件部分主要包括绝缘检测模块、高压输出切换矩阵、嵌入式控制主机等。控制主机通过GPIO与线路切换矩阵相连,线路切换矩阵按照要求将测试高压送给指定的线缆,控制主机接收来自绝缘电阻检测模块的检测结果。软件部分具有待测线缆选择、检测参数调整、检测执行以及检测结果记录分析等功能。实测结果表明该检测系统检测结果满足检测误差要求,可自动执行系统的自动化检测流程,检测过程更加简单高效。 相似文献