火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

组合导航系统的鲁棒故障诊断

 讨论了导航系统的故障检测问题,提出通过设计对特定导航系统故障敏感的最优鲁棒向量来检测组合导航系统故障,只利用传感器的测量数据,不需要具体的动态模型,并与常用的奇偶检测法进行了比较.最后以3个导航系统的组合为例,仿真结果显示,鲁棒故障诊断的检测故障、隔离故障效果明显提高.     

微光探测EMCCD在高灵敏度星敏感器中的应用研究

阐述了微光探测的主流技术,重点突出了电子倍增电荷耦合器件（EMCCD）的结构、功能和优点,并进行了噪声和信噪比分析。同时以星敏感器运用为目的,完成了这一部件的初步设计分析和计算。     

综合模块化航电系统FC网络的机内测试设计

针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.     

无需辅助数据的分布式目标自适应检测器

在非高斯背景和没有辅助数据的条件下,研究了高分辨率雷达分布式目标的自适应检测问题.首先采用有序检测理论和协方差矩阵的迭代估计方法粗略估计散射点集合,进一步利用迭代估计方法获得协方差矩阵的近似最大似然估计,提出了无需辅助数据的自适应检测器(ADWSD).ADWSD在非高斯背景下具有近似恒虚警率特性,且检测性能远好于修正的...     

一种地球紫外中心快速提取方法

针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式（LBP）算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

基于BIT的工程机械智能在线检测方法研究与实现

以某工程机械为研究对象,研究基于CAN总线的嵌入式BIT智能检测方法,研制具有高可信度的工程机械智能故障诊断仪,以提高工程机械作业的可靠性和安全性。     

神经网络在未来超分辨雷达中的应用

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。     

X线乳腺图像中微钙化检测的快速排除无病变区域法

介绍一种通过去除数字化乳腺x线照片中的无病变区域（TNR）间接地获取感兴趣区域（ROI）的方法。该方法可通过3个步骤来实现：（1）将图像划分为若干个不重合的相等大小块，并为每块计算5个特征；（2）通过域值法进行粗分析，排除肯定不含有病变的块；（3）使用代价敏感的支持向量分类器作更精细的分析，以进一步排除肯定不含有病变的块。在真实的数字化X线乳腺照片上的实验表明：该方法可以有效地去除高达81．71％的无病变区域。