中国广州地区电离层闪烁观测结果的初步统计分析

利用在广州站(23o8' N, 113o17' E)建立的GPS电离层闪烁监测系统, 开展了对电离层闪烁的连续观测. 利用这些观测数据, 对广州地区2007年4月至9月及2008年1月至9月电离层闪烁变化特性进行了初步统计分析研究. 分析结果表明, 广州地区闪烁主要发生在太阳活动较低的磁静日期间. 季节变化表现为弱闪烁(0.2相似文献   

关于航空发动机健康监测与诊断技术的研究

主要介绍了当前航空发动机健康监测与诊断技术的主要方法,并对各种方法进行了分析。本文重点介绍了基于油液分析的发动机磨损状态诊断,并对这种诊断方法的发展趋势进行了预测,然后从技术和经济的角度分析了新技术的可行性。     

航空公司面对排放交易系统应当如何理解监测与审核

在全球应对气候变化的各种努力当中,对人为温室气体排放的测量和报告是各种政策工具实施的核心之一。这是由于温室气体本身看不见摸不着,想要对它进行有效管理就离不开一套严谨的系统对政策或项目实施前的排放情况摸底,建立基准线;在政策项目实施过程中不断监测排放数据,     

南京禄口国际机场蚊类监测与控制技术报告

2002年～2004年，我们对南京禄口国际机场蚊类种群分布和密度季节消长进行了监测，共捕获成蚊2655只，淡色库蚊约占捕蚊总数的73％。通过综合治理，蚊密度得到了有效控制，2002年、2003年、2004年平均密度分别为10．56、9．26、7．83只府。现将有关情况报告如下。     

卫星监测森林火灾及灾后林木恢复变化

1987年大兴安岭发生特大森林火灾,气象卫星AVHRR(高级甚高分辨率辐射计)图像和陆地卫星TM(专业制图仪)图像记录了这场林火的全过程。气象卫星观测周期短、频度高,但地面分辨力低;陆地卫星观测频度低,但地面分辨力高。两者互相配合,取长补短,是对林火进行实时监测的有效手段。TM第7波段对于探测温度高达1000℃左右的林火十分敏锐;由TM7、4、3(分别赋于红、绿、兰色)合成的彩色图像具有近天然色彩,使图像反映火焰、烟雾、火烧迹地、未烧林地都十分清晰,从而为准确确定火场位置、面积、评估受灾损失及规划恢复与重建工作提供了可靠依据。用灾后第一二年初夏及秋末的TM图像,并与灾前、灾中的TM图像做复合处理,可获得灾后林木恢复变化信息。     

联合站输油数据采集计量系统

本文主要介绍了联合站输油数据采集计量系统的工作原理，系统的硬件结构设计，系统的软件程序设计。计量功能的实现。     

气象卫星在我国森林火灾监测中的应用

气象卫星在我国森林火灾监测中的应用刘诚Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＮＯＡＡｐｏｌａｒｏｒｂｉｔｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓａｔｅｌｌｉｔｅｄａｔａｉｎｆｏｒｅｓｔａｎｄｇｒａｓ...     

监测信号的同步处理

本文通过结合监测应用的实例，讨论了监测信号同步处理的一些问题。并提出采用同步处理的方法，将监测应用有机地结合起来，以建立一个完整的监测系统。     

Remaining useful life prognostics for aeroengine based on superstatistics and information fusion

Remaining useful life（RUL） prognostics is a fundamental premise to perform conditionbased maintenance（CBM） for a system subject to performance degradation. Over the past decades,research has been conducted in RUL prognostics for aeroengine. However, most of the prognostics technologies and methods simply base on single parameter, making it hard to demonstrate the specific characteristics of its degradation. To solve such problems, this paper proposes a novel approach to predict RUL by means of superstatistics and information fusion. The performance degradation evolution of the engine is modeled by fusing multiple monitoring parameters, which manifest non-stationary characteristics while degrading. With the obtained degradation curve,prognostics model can be established by state-space method, and then RUL can be estimated when the time-varying parameters of the model are predicted and updated through Kalman filtering algorithm. By this method, the non-stationary degradation of each parameter is represented, and multiple monitoring parameters are incorporated, both contributing to the final prognostics. A case study shows that this approach enables satisfactory prediction evolution and achieves a markedly better prognosis of RUL.