烧结过程透气性指数的神经网络软测量模型的研究

烧结过程的透气性状态是烧结过程一个非常重要的状态参数,它决定了烧结过程顺利进行的程度,影响着烧结块的产量、质量。但对于这一重要的状态参数有时由于经济或技术上的原因,很难通过传感器对这些过程变量进行在线测量。提出一种软测量技术,它利用易测过程变量,依据这些易测过程变量与难以直接测量的待测过程变量之间的数学关系(软测量模型),通过各种数学计算和估计方法,从而实现对待测过程变量的测量。仿真试验证明,这种技术是行之有效的。     

基于自联想神经网络的发动机控制系统传感器故障诊断与重构

研究自联想神经网络及其在发动机控制系统传感器故障诊断及重构中的应用。自联想神经网络关键在于特征提取和噪声滤波。综合自联想网络的最优估计与故障诊断 ,自动区分估计误差和传感器故障。仿真结果表明这种方法不需要模型 ,能诊断传感器硬、软故障 ,当发动机性能蜕化时也能提供很好的解析余度。     

Love波飞机结冰传感器研究

Love波结冰传感器有望应用于飞机结冰预测与监测,其通过Love波在导波层中的传播变化,来敏感导波层表面冰的厚度以及状态变化。在Zimmermann理论基础上,根据Love波结冰传感器实际结构,针对导波层为冰层及压电材料为ST90°X石英的实际实验情况进行了仿真计算,计算得到了冰层厚度与相速之间的特性关系,以及冰层厚度对灵敏度的影响,并与N.Bari等的灵敏度理论的计算结果进行了比较,结果表明Love波结冰传感器的灵敏度与相速的理论计算是正确的。通过初步的实验对Love波结冰传感器进行原理性的验证研究,实验结果表明Love波结冰传感器可以明显区分空气、水和冰的状态,实验数据符合理论计算的结果。     

MEMS惯性技术的研究与应用综述

MEMS技术是惯性技术未来主要的发展方向之一。本文介绍了国内外MEMS惯性仪表与系统的研究与应用概况,研究内容与关键技术,以及发展趋势。     

惯性技术在航空遥感平台中的应用

阐述了基于惯性技术中的陀螺稳定平台技术、定位与定向技术实现航空遥感平台的基本原理,介绍了三种典型的遥感陀螺稳定机架商业化产品,给出并分析了衡量遥感稳定平台性能的关键指标。     

基于测距的无线传感器网络的定位算法的研究

无线传感器网络作为一全新的信息获取和处理技术,在国防、工农业、环境监测等众多领域都有着重大的应用价值和科研价值。而节点定位信息在无线传感器网络中是一项必需的基础信息。针对基于测距的定位算法进行研究,将算法分成三种情况进行讨论,并提出一种新的角度权值定位算法,仿真实验表明算法具有较高的定位精度。     

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

基于多模型的低轨星座多目标跟踪传感器资源调度

针对低轨星座多目标持续跟踪传感器资源调度问题,首先将目标跟踪任务划分为高精度任务集合和低精度任务集合,并分析了跟踪任务状态转移过程;然后,为两任务集合分别建立了基于动态优先级的优化调度模型,提出了一种基于多模型的实时传感器调度算法。不同场景下仿真实验表明,所提算法较之以跟踪精度为优化目标和以跟踪精度为门限约束的方法具有更强的适用性,尤其对于目标分布较为集中的情况,其目标丢失率大大降低,尽管个别目标的跟踪误差略有增大。     

航空发动机传感器故障诊断方法研究

介绍航空发动机试验过程中,常见的传感器卡死、传感器恒增益变化和传感器恒偏差失效等故障,以及当传感器数据出现异常时,对传感器进行故障诊断的理论方法。对传感器故障诊断有待解决的问题和发展方向做了一定探讨。     

分布式无源传感器系统多目标跟踪算法

研究了分布式无源多传感器系统多目标跟踪问题,在只有测向信息可以利用的情况下,分布式系统首先利用波门技术分别对各个无源传感器角度测量数据进行关联配对和滤波;然后,将处理结果送到融合中心,在融合中心通过构造的χ2分布检验统计量进行多目标方位航迹的关联;最后,通过交叉定位和位置信息融合获得多个目标的位置信息估计,实现无源多目标跟踪。论文通过仿真分析对算法的有效性和可行性进行了验证。