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751.
X射线实时成像检测技术在航天非金属材料中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了非金属材料的无损检测现状,讨论了实时成像法与射线照相的区别。针对某型号产品上非金属复合材料的不同特点,应用X射线实时成像法进行检测,得到了较好的检测效果。 相似文献
752.
基于模糊基函数网络的系统故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了基于T-S模型的模糊基函数网络(FBFN),并提出了一种基于FBFN的未知系统故障信息检测通用方法.将未知系统分为已知部分和未知部分.系统的实际输出包括已知部分输出、未知部分输出和故障信息等三部分.已知部分用数学模型描述.未知部分包括系统的建模误差、噪声干扰等不确定性,用FBFN逼近.因此,根据系统的实际输出、数学模型输出和FBFN输出可估计出故障信息.最后给出了某飞机的微波着陆系统故障信息检测仿真实例. 相似文献
753.
酚醛树脂的成碳率受样品自身及成碳条件的各种因素影响,使其成碳率的热重法(TGA)测量结果因试验条件不同而不同.为掌握其中关系,以便对酚醛树脂体系的成碳率做出正确的测评,本文通过试验考察了样品粒径分布、氮气流速、样品量等因素对钼酚醛树脂成碳率测量结果的影响程度与规律,并对其测量不确定度进行了分析.结果表明,样品粒径分布与样品量是影响钼酚醛树脂成碳率的主要因素,在常规测试条件下,TGA法测量钼酚醛树脂成碳率的扩展不确定度为0.9%. 相似文献
754.
提出了一种新的时变系统健康监控的损伤分类方法。将函数级数时变自回归平滑时序模型应用于时变系统的振动信号,以估计TAR/TMA参数和革新方差。这些参数是时间的函数,将它们在以特定的基函数构成的某种函数子空间上展开得到相应的投影系数组。所估计得到的TAR/TMA参数和革新方差可进一步用来计算潜在成分(LCs),将LCs用于健康评估比原来的参数更具信息。并将LCs联合并归化为数值得到特征集,输入概率神经网络(PNN)进行损伤分类。为了评价该方法,对一个时变系统进行了仿真,以各种不同的质量和刚度减少来模拟不同的损伤类别。算例表明:该方法能够在时变系统的背景下对损伤进行归类。 相似文献
755.
能提供精确定位解的观测值集合提供的测速解并不一定是可信的,首先将传统的定位域RAIM算法应用到测速域的完好性监测中,提出将频差预测值用于辅助增强测速域RAIM可用性,使RAIM技术能更好的满足各类用户对导航服务完好性监测的需求.通过对多种预测模型的比较,提出将三阶多项式模型和递推阻尼最小二乘法应用到接收机钟差和频差的在线精密预测算法中,使钟差预测精度提高6倍.克服了传统的钟差辅助增强RAIM可用性算法中对晶振漂移率要求较高的限制,使钟差和频差辅助增强RAIM可用性的方法能更广泛地应用到各类接收机中. 相似文献
756.
关系矩阵法在发动机执行机构故障检测中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
作为航空发动机控制系统的重要组成部分, 执行机构的故障检测与隔离目前尚缺少有效方法.本文提出了一种新颖的解决问题途径, 利用相互关系矩阵, 通过发动机输出与控制器指令计算执行机构输出的偏差, 可以达到检测、隔离多个执行机构故障的目的.数字仿真表明, 这一方法在航空发动机执行机构故障检测中, 具有较高的准确性. 相似文献
757.
引言
英国雷神公司生产的MK2D型单脉冲二次雷达以运行稳定、故障率少著称,在民航空管系统普及率比较高。它全计算机、数字化检测维护手段,极大地方便了雷达机务员的维护工作,但在雷达与CMS终端计算机建立连接之前的阶段——系统启动阶段出现故障,它一切先进的检测手段都无法发挥作用,并且由于雷达询问机前面板可见的指示灯、测试点很少,反而给维护工作带来了相当大的困难。雷达作为重要的空管设备, 相似文献
758.
分数傅立叶变换用于抑制SAR杂波背景检测慢速动目标 总被引:1,自引:0,他引:1
慢速运动目标在时、空、频域上都落入主杂波区。利用单通道SAR图像中静止背景的信息抑制静止杂波,可改善检测动目标的性能。分数傅立叶变换是线性变换,不存在交叉项,采用分数傅立叶变换搜索匹配动目标信号,使其能量汇聚。对称计算旋转角正负对称的分数傅立叶变换,在两个对称的分数傅立叶域中得到两个复信号,这两个复信号中静止背景的模处处相同,而包含动目标的区域,模的幅度有很大差别,计算对称的分数傅立叶域信号对应位置模的差,取绝对值,可对消静止背景,敏锐地检测动目标。实测数据表明本算法有效。 相似文献
759.
从航空发动机压气机叶片型面检测的传统方法及特点出发,简单介绍了激光测量仪总体系统,重点阐述了处理系统软件的设计,并将其应用于实践中。 相似文献
760.
红外无人机目标检测在军民领域的应用前景广阔。由于无人机目标尺度较小,空中环境复杂多变,目前普遍存在检测率低和误报率高的现象。针对复杂场景下红外无人机目标检测不良等问题,本文提出ST-YOLOA目标检测模型。首先,使用Swin Transformer网络架构和协调注意力(CA)机制搭建STCNet骨干特征提取网络;其次,特征融合部分采用带残差结构的PANet路径聚合网络构建特征金字塔提升整体特征提取能力,同时改进了上下采样方式以增强检测能力;最后,使用解耦检测头预测无人机目标的位置。试验结果表明,本文提出的模型检测精度为92.8%,检测速度达到了22帧/s,这表明该模型与其他模型相比具有较好的检测效果,且基本满足实时性检测要求,对于多无人机目标场景下的检测具有现实意义。 相似文献