摘要:为减小环境温度变化对压阻式压力传感器实施可靠测量的不利影响,提出一种结合三次样条插值与埃尔米特插值的补 偿方法。 首先通过标定实验获取标定数据,采用三次样条插值建立环境温度、传感器输出电压与待测压力之间的函数关系以补 偿传感器的温度误差,再借助埃尔米特插值构造输出电压与待测压力之间的映射关系描述传感器的测量特性。 两种标定工况 条件下压力传感器的温度补偿实验结果表明,经该方法补偿后的传感器测量最大引用误差分别为 2. 414×10 -4 和 6. 129×10 -4 、 平均引用误差分别为 2. 353×10 -5 和 1. 313×10 -4 、误差方差分别为 1. 751×10 -9 和 1. 613×10 -8 ,零点温度系数分别为 2. 780×10 -7 和 8. 862×10 -7 ,灵敏度温度系数分别为 1. 952×10 -6 和 3. 672×10 -6 ,验证了该方法在不同建模数据条件下补偿性能的一致有 效性。

摘要:地磁图是影响地磁匹配导航性能的重要因素,其中地磁图的随机误差严重影响匹配定位精度,甚至导致误匹配。 为提 高地磁匹配性能,提出了地磁图数据随机误差建模与补偿方法。 该方法在对地磁图数据随机误差特性分析的基础上,建立数据 的非平稳时间序列模型,并将此模型作为状态方程,以实时数据为量测量,采用 Kalman 滤波方法对地磁图数据进行滤波,补偿 地磁图数据的随机误差。 通过基于滤波前后地磁图数据的导航定位实验,间接证明滤波方法的有效性。 对实际地磁图数据处 理结果表明,应用该方法滤波后的地磁图数据进行导航,其定位精度提高了 54. 7%。

摘要:由机载平台引起的干扰场是航磁测量的主要误差来源之一,为提高地磁矢量的航空测量精度,设计了一种基于分量约 束的矢量航磁补偿算法,建立了包含固定、感应和涡流磁干扰的补偿模型。 通过引入惯性传感器获得的载体姿态信息,将补偿 系数求解问题线性化,并采用最小二乘法进行了参数求解。 仿真结果表明,算法可准确估计补偿系数,并将磁场矢量的均方根 误差减小至 3 nT 以内。 使用直升机航磁测量系统进行了飞行验证试验,补偿后总场的均方根误差从 716. 97 降低至 14. 27 nT, 三分量的均方根误差分别从 422. 86、240. 68、676. 21 nT 降低至 54. 21、52. 34、38. 61 nT,结果表明,该算法可显著提高航磁矢量 的动态测量精度。

摘要:随着气候诊断、气候变化、天气预报等学科的深入开展,对探空温度传感器的测量精度提升到了 0. 1 ℃ 的量级要求,而 由于太阳辐射、升空速度、入云出云等因素的干扰,引起的测量误差可达 3℃甚至更高,已成为制约气象探测精度提升的主要障 碍。 针对此问题,首先通过三维建模及流体力学分析,得到了温度传感器最优的设计方案,从传感器形态设计上实现了测量误 差最小化。 然后对历史气象探测数据进行分析和汇总,构造出国内首个基于真实环境的、包含 900 000 条探测记录的高空气象 探测数据集,以解决仿真环境与真实环境存在偏差的问题。 最后,将 Morlet 小波作为深度神经网络的激活函数,并将支持向量 机、XGBoost、深度神经网络、线性回归相融合,构造出一个针对探空温度传感器测量误差的预测模型。 经过本文所提出的误差 预测模型,平均误差从 0. 817 降低到了 0. 008,均方误差从 0. 878 降低到了 0. 068,标准差从 0. 458 降低到了 0. 204,拟合系数 R 2 为 0. 93,使温度传感器的测量精度得到显著提升,更有利于气象学科相关内容的展开。

摘要:针对传感器瞬态响应中的工频干扰因频率游动、谐波及频带混叠导致难以去除的问题,提出了迭代独立分量分析 (ICA)与 LEVKOV 联合抗工频干扰的方法。 将迭代 ICA 法与 LEVKOV 法相结合,通过构造工频参考信号,采用迭代 ICA 的方 法以减小瞬态响应中频率游动的工频干扰,再利用 LEVKOV 法通过线性段均值滤波和非线性段噪声模板滤波来进一步削弱工 频干扰及其谐波干扰,从而提高瞬态响应信号中工频干扰的滤除精度。 仿真和实验数据验证结果表明,所提出的迭代 ICA 与 LEVKOV 联合抗工频干扰法相较于独立的迭代 ICA 法和 LEVKOV 法而言,对传感器瞬态响应中的工频干扰具有更好的抑制 效果。

摘要:针对传统重力场标定方法的输入激励只能在±1g 之间,无法满足高量程加速度计在满量程内标定需求的问题,提出了 一种适用于高量程加速度计标定方法。 首先,分析了标定原理与误差来源并建立了加速度计误差补偿模型,其次,设计了适用 于高量程加速度计的十二位置标定方案并推导出标定参量计算方法,最后,通过精密离心机进行试验验证了标定方案的可行 性,并进行数据处理验证标定参量的有效性。 结果表明,该标定方法可行有效,相对于传统重力场标定方法补偿精度更高,为工 程应用提供了一定的理论依据。

摘要:颗粒浓度是描述气固两相流动状态的一个重要参数。 推导了颗粒浓度与 ECT 传感器输出电容信号之间的关系,在此 基础上开展了气固两相流颗粒浓度在线无损检测研究。 在 COMSOL+MATLAB 环境下进行气固两相流颗粒浓度测量模拟实验, 定量评估了图像法和电容法颗粒浓度测量精度。 在循环湍动流化床冷模装置上进行了初步的颗粒浓度测量实验研究,实验结 果显示,在 200、300 和 400 mm 床层测量高度处利用图像法测得的颗粒体积浓度值分别在 0. 26 ~ 0. 75、0. 09 ~ 0. 33、0. 04 ~ 0. 31 范围内上下波动,而电容法的颗粒体积浓度测量值波动范围为 0. 27~ 0. 68、0. 09~ 0. 47、0. 04~ 0. 26。

摘要:针对 Sage-Husa 自适应卡尔曼滤波(SHAKF)算法在处理惯性测量单元(IMU)时,随机误差容易随着时间的累积而造成 滤波发散的问题,提出一种改进的 Sage-Husa 自适应鲁棒卡尔曼滤波 (MSHARKF)算法。 首先对 IMU 构建了合适的模型,再将 SHAKF 与自适应鲁棒卡尔曼滤波(ARKF)相结合并纳入改进的时变噪声估计器,再引入最优自适应比例因子 αk 对量测方程迭 代更新,最后得出新的预测协方差矩阵代入原方程。 实验结果表明,分别通过 Allan 方差和均方根误差(RMSE),对 MEMS-IMU 滤波前后的静/ 动态数据分析计算得,随机误差噪声分别减小至原数据的 1 / 10 000 和 1 / 100。 与本文其他算法相比,该方法有 效地对算法滤波发散进行了抑制,进而提高了 IMU 的测量精度和长期稳定性。

摘要:针对复杂环境噪声下管道微泄漏特征难以提取的问题,提出基于变分模态分解-奇异值分解(VMD-SVD)自优化的管道 微泄漏信号增强方法。 首先,采用遗传迭代算法对 VMD 参数对[α,K]进行自适应优化,采用奇异值峭度差频谱对 SVD 重构阶 次进行自适应优化;然后,采用参数优化的 VMD 对泄漏信号进行分解,并采用峭度分析法对分解的模态分量进行筛选并重构; 最后,采用阶次优化的 SVD 对重构信号进行非线性滤波,从而提高微泄漏信号的信噪比。 仿真与实验结果表明,信号增强方法 使仿真信号的信噪比提高了 9. 32 dB,使管道微泄漏信号的相关性提高了 5. 92 倍,使互相关泄漏相对定位误差减少了 14. 34%。

摘要:永磁直线同步电机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)存在齿槽力,影响电机的控制性能。 本文提出一 种基于软磁、硬磁材料混搭的新型复合磁性槽楔结构(composite magnetic slot wedge,CMSW),能有效抑制 PMLSM 推力波动。 首 先,分析了单一磁性槽楔的材料、尺寸和空间位置分布对 PMLSM 输出推力和推力波动的变化规律。 然后,研究新型复合磁性 槽楔的软磁、硬磁材料配比和位置分布,对电机输出推力、推力波动和齿槽力等电磁性能的影响。 以最大推力和推力波动最小 为优化目标,利用正交优化法对复合磁性槽楔的尺寸进行优化。 研究表明,采用新型复合磁性槽楔可有效降低推力波动和损 耗,推力波动降低 79. 4%,而平均推力基本不变,为 PMLSM 推力波动抑制提供新的技术途径。

摘要:在雷达天线罩电厚度反射测试中,针对测试探头与被测天线罩的失配反射限制测量范围,以及传统校准方法只适用于 特定单一工作频率的问题,采用波导魔 T 和半星形截面的介质柱相结合,设计了一种消除波导探头与天线罩外壁失配影响的贴 合式探头,优化提升了测试信号相位与天线罩插入相位变化的映射线性度,无需校准即可实现宽频段测量。 在 X 波段方波导 8~12 GHz 全频段范围内,探头对测试端口失配抑制可达 30 dB。 利用该探头,可以方便地将反射测试信号转化为传输信号,而 且仅通过简单的相位比对,即可获取天线罩电厚度信息,并可以直接实现不同工作频率下的测试。

摘要:为了使关节臂坐标测量机满足在线、自动批量和智能测量的需求,提出研究自驱动关节臂坐标测量机,研究了其测控系 统。 系统以计算机作为控制器,与 6 个驱动关节及触发测量电路等组建硬件系统,软件采用状态机与事件结构相结合的结构框 架设计,实现自驱动关节臂坐标测量机的运动控制和规划路径采样点自动数据采集。 搭建实验系统对测量机进行测试实验,实 验结果表明,在测控系统支持下自驱动关节臂坐标测量机运行平稳,测量机测量小尺寸球的重复性误差为 0. 038 mm、测量较大 尺寸量块的重复性误差为 0. 192 mm (k = 2)。 测控系统的研究为自驱动关节臂坐标测量机标定技术、误差分析及应用研究奠 定了基础。

摘要:针对随钻测量中井斜角测量误差引起的姿态解算失真问题,提出基于卡尔曼滤波和互相关提取的联合估计方法。 首先 采用限幅滤波器对冲击噪声进行滤波,然后用卡尔曼滤波器去除大部分由振动引起的白化处理有色噪声,最后利用互相关检测 的方法提取出准确的径切向重力加速度,并对轴向加速度进行平滑滤波,完成井斜角测量误差估计与补偿。 经模拟实钻实验, 结果表明井斜角测量误差在 0. 1°以内,该方法与传统方法相比,可以大大提高井斜角测量精度。

摘要:提出一种基于多任务深度学习的故障诊断方法,将故障诊断任务分为故障分类和损伤程度识别。 共享层采用卷积神经 网络提取监测振动信号中蕴含的故障特征信息,两个子任务模块使用门控循环单元从共享层的输出中进一步提取特征,进行故 障分类和损伤程度识别。 在多任务深度学习方法中两个子任务模块可以通过共享层相互影响,提高模型的特征提取能力,获得 更好的故障诊断性能。 在轴承数据集上进行故障诊断实验,同时与故障分类单任务模型和损伤程度识别单任务模型进行对比, 以检验多任务深度学习方法的故障诊断性能,实验结果显示多任务深度学习模型在测试集上两个任务同时正确的准确率为 99. 79%。 为进一步验证多任务深度学习方法的特征提取能力,在测试集中添加不同程度的高斯噪声进行故障诊断实验,在较 强噪声情况下,多任务深度学习模型的准确率明显高于单任务深度学习模型。 研究结果表明,多任务深度学习模型与单任务深 度学习模型相比故障诊断准确率更高,同时抗噪性能更好,具有一定的实用价值。

摘要:针对滚动轴承振动信号的非线性动态特性及可靠度评估精度不高的问题,提出了基于改进的交叉模糊熵( improved cross fuzzy entropy,ICFE)和威布尔比例故障率模型(Weibull proportional hazards model,WPHM)的滚动轴承健康状态评估方法。 该方法首先对原始振动信号进行改进的微分局部均值分解(Crt-differential local meandecomposition,Crt-DLMD),选取包含故障 信息最多的有效分量进行重构;然后,利用滑动均值取代原有粗粒化过程,计算重构信号的 ICFE;最后,将 ICFE 作为 WPHM 的 协变量进行健康状态评估。 通过美国国家航空航天局(NASA)和西安交通大学-长兴昇阳科技有限公司的滚动轴承全寿命周期 数据实验表明,所提方法可以准确、有效地评估滚动轴承的健康状态。

摘要:示功图是描述柴油机气缸内气体的压力随着曲轴转角变化而变化的曲线,通过分析示功图曲线,可以获取柴油机燃烧 状况和运行状态。 柴油机工作过程中,具有噪音大、振动大等特点,使得测量得到的示功图曲线存在大量的干扰信号,严重影响 分析精度。 针对以上问题,提出了一种消除示功图曲线干扰信号的处理算法,该算法有效地融合了均值滤波、中值滤波、畸点数 据替代处理算法、改进的畸点数据局部滤波处理算法以及五点三次光顺处理算法,能够有效地消除示功图曲线中的干扰信号。 采用 4190ZLC 型柴油机分设置柴油机转速 945 r/ min、负载率 30%和转速 1 000 r/ min,负载率 50%进行实验验证,结果表明,该 算法能够有效地滤除示功图数据中的高频干扰信号,同时,在保持示功图曲线较小失真的条件下,获得了平滑、连续的示功图 曲线。

摘要:针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部 积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种 局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对 显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因 子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚 警率的目的。

摘要:针对变压器故障诊断精度低的问题,提出了随机森林-递归特征消除(RFRFE)算法与改进麻雀算法( ISSA)优化极端梯 度提升树(XGBoost)的变压器故障诊断方法。 首先以诊断精度为标准,利用 RFRFE 算法选择重要特征变量,去除冗余特征;然 后采用服从均匀分布随机调整策略和莱维飞行策略来对传统麻雀算法(SSA)进行改进,并将 ISSA 与 SSA 和粒子群算法(PSO) 进行算法性能测试,证明其分类精度和网络寻优能力均有所提升;最后使用改进的麻雀算法对 XGBoost 相关超参数进行寻优, 获取 RFRFE 与 ISSA-XGBoost 相结合的综合故障诊断模型,并与 PSO-XGBoost 和 SSA-XGBoost 故障诊断模型对比诊断效果,结 果表明 ISSA-XGBoost 故障诊断率为 91. 08%,比 PSO-XGBoost 和 SSA-XGBoost 分别提高了 9. 9%、6. 93%验证了所提方法能够有 效地提高变压器故障诊断性能。

摘要:为了获得更准确的输电线路下方磁场的三维分布,使用智能优化算法对模拟电流法中模拟电流的个数与位置参数进行 寻优,解决了普通模拟电流法中模拟电流的位置和个数只能依靠经验来确定的问题,从而提高计算精度。 建立基于输电线路实 际物理形状的三维计算模型,通过不同方法计算上海市松江区洞泾-泗泾 500 kV 线路的三维磁场分布。 将计算结果与实际测 量结果进行对比,结果表明优化模拟电流法的计算误差为 4. 54%,比传统计算方法的 12. 21%降低了 7. 67%。 为优化模拟电流 法计算输电线路的磁场分布提供理论基础,并对高压输电线路的建设有理论指导意义。

摘要:针对当前秸秆覆盖率自动识别准确率低的问题,提出了一种更加准确,适应性更强的秸秆覆盖率检测方法。 首先,基于 彩色分量空间距离灰度化算法对摄像头采集的秸秆图像进行目标背景分离;其次,再将彩色图像灰度化;最后,使用基于改进的 Bernsen 算法对图像进行二值化处理并计算秸秆覆盖率。 在实验中,选取了秸秆覆盖率区间在 20% ~ 30%、30% ~ 40%、40% ~ 50%、50% ~ 60%、60% ~ 70%、70% ~ 80%和 80% ~ 90%各 200 张图片,采用改进前和改进后的 Bernsen 算法分别计算秸秆覆盖率, 结果表明秸秆覆盖率为 30% ~ 80%时,采用改进后的 Bernsen 算法计算秸秆覆盖率更为准确,误差小于 5%,而在其他情况下,秸 秆覆盖率计算误差在 5% ~ 10%。

摘要:实现电力设备温度的准确预测对于保障电力系统安全和提高维修效率具有重要意义。 传统预测方法无法满足高精度 的预测要求,提出一种基于改进型长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的电力设备温度预测方法,利用去池化 的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)对时间序列进行局部特征提取,然后利用 LSTM 设计的循环递归层对时间 序列进行长期特征提取,实现电气设备温度预测。 在首都国际机场的供电设备运行状态监测数据集的实验结果表明,温度预测 值在 20 ~ 60 min 内预测精度优于 1 ℃ ,且均方根误差(RMSE) 0. 12 均小于其他温度预测模型,可以有效实现电气设备温度 预测。

摘要:为了准确获取运动想象脑电信号的全局特征和个体间的共性特征,进而提高其分类准确率和模型鲁棒性,提出一种参 数共享迁移学习的融合卷积神经网络算法。 首先把源域上训练完成的网络逐层迁移至目标网络以获取最佳迁移层。 其次,在 迁移层后分别连接不同数量的卷积-池化块构成 4 个不同深度的卷积网络,并将其并行融合后连接分类器得到分类结果。 利用 BCI 竞赛 IV Datasets 2a 对提出方法进行实验分析。 结果显示,使用 100%和 50%样本时所有受试者的平均辨识率分别为 80. 85%和 78. 9%,验证了提出方法在全局特征提取上的有效性小样本问题上的优势。

摘要:机动车鸣笛抓拍系统是近年来交通管理部门在智能交通领域的一项创新性的应用。 该系统中的声源定位单元通过传 声器阵列技术实时捕捉机动车违法鸣笛信号并实时定位违法鸣笛车辆,首先通过对声源定位的算法仿真,验证了传声器阵列技 术应用于机动车鸣笛抓拍系统的可行性,同时指出了鸣笛抓拍系统校准的重要性。 接着,提出了一种机动车鸣笛抓拍系统的校 准方法,即包括消声室检测和现场道路检测校准:在消声室检测校准环节,检测了传声器阵列对声源的定位精度;在现场道路检 测校准环节,设备安装在实际道路使用环境中,检测机动车鸣笛抓拍系统对鸣笛行为进行抓拍的有效率、捕获率和误报率。 最 后根据校准方法对机动车鸣笛抓拍系统进行消声室内定位和现场道路定位实验,结果表明该校准方法的有效性。

摘要:当前对直流电能表的检定忽略了功率的动态变化对计量结果的影响,缺少非理想直流电能计量标准。 为此,提出一种 使用脉冲虚功率源检定直流电能表的方法,该法通过将脉冲虚功率施加给被检表对比输出电能和被检表测得电能得到误差,且 实现了输出电能的量值溯源,基于该法研制校验装置样机,通过检定和实验计算出了仪器输出电能的误差,并对市面上现有直 流电能表进行测试,结合测试结果和算法仿真结果分析了动态变化功率对直流电能计量的影响。 结果表明,脉冲虚功率源法能 够用于建立直流电能计量标准,实现动态变化功率下直流电能表的检定。

摘要:着陆巡视器和探月返回舱等短钝体风洞试验模型具有更大的阻力测量范围和更短的长度尺寸,为了提高该类模型在风 洞试验中的测量精准度,研制了一种新型复合式结构大阻力六分量应变天平。 与传统串联式结构天平相比,复合式结构天平结 构紧凑而阻力承载能力更强,能够完全安装于模型内部从而减少温度对天平测量精准度的影响;数值模拟结果表明,复合式结 构天平的平均应变、灵敏度、强度等能够满足风洞试验要求;复合式结构天平静态校准综合校准准度优于 0. 21%,满足国军标相 关技术指标。

摘要:发电厂高压蒸汽泄漏检测关乎电厂设备长期稳定运行。 为了提高电厂高压蒸汽泄漏检测的准确性,解决泄漏区域的错 分割和漏分割问题,提出基于 CBAM-Res_UNet 图像分割网络的电厂高压蒸汽泄漏检测算法,在 UNet 结构中加入 ResNet 的残 差块 residual_block 来获取泄漏图像更多的语义信息,并且融入 CBAM,加强高压蒸汽泄漏图像区域特征的学习,网络再根据不 同损失函数和评价标准对图像分割结果的影响,选择损失函数 Focal Loss+Dice Loss 和性能指标 F1_score。 通过在电厂高压蒸 汽泄漏图像数据集上进行实验,CBAM-Res_UNet 网络得到的 F1_score 值为 0. 985,实验结果表明,该网络可以更加完整的分割 出蒸汽泄漏区域,对高压蒸汽泄漏图像多样性有较强的泛化能力。