无人机地面控制站系统的应用研究

研究了一套功能完善的无人机地面控制站系统,由地面飞控站和地面导航站两部分组成。地面飞控站通过无线电链路直接与无人机自动驾驶仪进行通信;地面导航站是地面控制站的一个航迹系统,运用以太网实现它与地面飞控站之间的通信。     

A combined technique of Kalman filter,artificial neural network and fuzzy logic for gas turbines and signal fault isolation

The target of this paper is the performance-based diagnostics of a gas turbine for the automated early detection of components malfunctions. The paper proposes a new combination of multiple methodologies for the performance-based diagnostics of single and multiple failures on a two-spool engine. The aim of this technique is to combine the strength of each methodology and provide a high success rate for single and multiple failures with the presence of measurement malfunctions. A combination of KF (Kalman Filter), ANN (Artificial Neural Network) and FL (Fuzzy Logic) is used in this research in order to improve the success rate, to increase the flexibility and the number of failures detected and to combine the strength of multiple methods to have a more robust solution. The Kalman filter has in his strength the measurement noise treatment, the artificial neural network the simulation and prediction of reference and deteriorated performance profile and the fuzzy logic the categorization flexibility, which is used to quantify and classify the failures. In the area of GT (Gas Turbine) diagnostics, the multiple failures in combination with measurement issues and the utilization of multiple methods for a 2-spool industrial gas turbine engine has not been investigated extensively.This paper reports the key contribution of each component of the methodology and brief the results in the quantification and classification success rate. The methodology is tested for constant deterioration and increasing noise and for random deterioration. For the random deterioration and nominal noise of 0.4%, in particular, the quantification success rate is above 92.0%, while the classification success rate is above 95.1%. Moreover, the speed of the data processing (1.7 s/sample) proves the suitability of this methodology for online diagnostics.     

基于C/S模式MIS系统的技术研究

本文以图书管理系统的开发为背景,分析比较了客户机/服务器的结构。讨论了基于C/S(C lient/Server-客户端/服务器)模式的PowerBu ilder8.0可执行文件的建立,数据完整一致性问题等两个方面的技术问题。     

航姿系统内阻尼的模糊自适应滤波算法

平台式惯性航姿系统的内阻尼算法通过阻尼网络将自身的速度信息加到系统中,达到提高姿态精度的目的.本文将该思想引入到捷联式惯性航姿系统中,在系统加速度较小时,利用加速度计的输出估计系统姿态角,通过卡尔曼滤波的形式补偿姿态误差.由于内阻尼算法只有在系统加速度较小的情况下才能使用,本文设计了模糊自适应控制器,根据三轴加速度计的输出进行自适应判断内阻尼算法是否可用,调整内阻尼卡尔曼滤波器的量测误差方差阵,从而避免了滤波器的发散.仿真和实验表明,内阻尼的模糊自适应算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡,避免了系统姿态漂移,有效提高了捷联惯性航姿系统的精度.     

图像分析与处理软件的设计与实现

该文以计算机图形学及图像处理的理论为基础,提出了图像分析与处理的一些基本功能;文中给出了大量图像操作函数,有W indows封装的,有自定义的,突出了图像处理的编程实现。     

一种航天器星上时间获取方法

星上时间获取精确度直接影响了航天器各项自主功能的执行.准确获取星上时间的主要挑战来自时间获取动作与时间维护动作之间的数据竞争.在中断嵌套导致高优先级中断与秒中断间发生数据竞争时,需要根据秒中断被嵌套的状态决定在高优先级中断中获取星上时间时是否进行进秒修正.在现有适用于高优先级中断嵌套秒中断场景下的星上时间获取方法中,依...     

一种基于迁移学习的遥测数据异常检测方法

为解决卫星遥测数据异常检测面临的数据不平衡且缺乏有标签样本的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1dCNN)迁移学习的异常检测方法.首先利用源域卫星的遥测数据对1dCNN进行预训练,使得模型的卷积层具有卫星状态特征的提取能力;然后将训练好的模型迁移到缺乏标签数据的目标域卫星中;利用目标域有标签样本对预训练模型进行微调,...     

LIPS-200离子推力器非预期电击穿特性的初步分析

离子推力器的非预期电击穿现象直接影响其工程应用的工作可靠性,基于地面寿命试验中比较完整的非预期电击穿事件基础数据,采用基础数据对比分析、威布尔模型统计分析、因果关联推断与分析等方法,对LIPS-200离子推力器在地面12000 h寿命试验中的非预期电击穿现象进行了初步研究,获得了平均击穿频次、击穿事件的时间分布、分类统...     

星座系统延时对不同业务服务质量的影响研究

文章首先介绍了卫星通信系统延时对不同业务的服务质量的影响,包括对话音业务、常规数据业务的服务质量的影响。然后结合星座系统的应用背景,阐述系统延时可能带来的影响,以确定星座设计时对卫星轨道高度选择的限制。     

DS/FH混合系统鲁棒自适应抗干扰技术

根据鲁棒估计理论,采用一种基于广义M估计的自适应滤波器消除DS/FH混合扩频系统中的部分带宽干扰,并推导了鲁棒自适应算法.比较了2种M估计中常用的ψ函数的性能:Huber函数(Huber function)、三权重函数(Tri-weight function).Monte Carlo 仿真结果表明,采用鲁棒自适应滤波器的DS/FH系统抗非稳态干扰性能显著提高,且具有拒绝特性的三权重函数性能明显优于Huber函数.