星载测距收发信机的测试系统设计
摘要：针对星间链路收发信机各项性能指标测试的需求．设计实现了测试场景可配置、测试覆盖率高的测试系统，提出收发信机测试系统的设计原则；测试系统采用通用仪器和自行研制设备相结合的方式，具有模拟收发信机接口的功能，并能有效评估收发信机的各项功能性能；同时采用I．abVIEW开发的上位机软件能够对不同测试场景进行灵活的配置．提供友好的人机交互界面；实验结果表明，设计的收发信机测距精度达到分米级，测试系统满足收发信机的测试需求。基于SOM和协同学的航空发动机气路故障诊断研究
摘要：为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障，提高诊断准确率，提出了一种基于SOM神经网络和协同学理论的故障诊断方法；首先对测量数据进行归一化处理，建立自组织神经网路初步诊断系统，对于难以区分的相似故障引入协同学理论，进一步判断对应的故障类型，最后根据实际数据对此故障模型进行实例仿真；仿真结果显示，基于SOM和协同学的发动机气路故障诊断方法具有较高的诊断准确率和抗噪能力。基于时间序列分析的动调陀螺仪故障预测研究
摘要：针对动调陀螺仪的故障预测问题，提出一种时间序列分析和BP神经网络相结合的故障预测方法；首先，采用时间序列分析对采集的各个状态下的动调陀螺仪振动信号进行拟合，建立ARMA模型，利用模型参数作为状态识别的特征参数；其次，利用提取的特征参数，通过BP神经网络进行动调陀螺仪状态识别；最后，结合具体实例进行了验证；验证结果表明该方法可行有效，识别精度达到92％以上。基于双轴转台的加速度计自动测试方法设计与实现
摘要：为了降低加速度计测试成本，简化标定方法，对加速度计在双轴转台上的测试标定方法进行了研究，组建了一个双轴转台测试系统，系统使用NIUSB一9239进行模拟数据采集，依据上述系统提出了一套测试标定新方法，并且设计了一套能进行自动化测试的软件；系统能测试出加速度计的标度因数、三阶非线性模型的各项系数、零偏、零偏稳定性和零偏重复性等参数；选用一种MEMS加速度计进行了测试，对提出的测试标定方法和软件自动测试功能进行了验证，试验过程和测得的参数数值表明软件测试自动化程度较高、测试标定方法实用可靠。开关电源电容器的软故障特征参数提取与预测
摘要：为了预测开关电源电解电容器的软故障，需测量其等效串联电阻ESR值；以BUCK变换器为对象，在OrCAD／PSpice中建立变换器的器件级模型，将瞬态分析结果导人到MATLAB中；在Simulink环境下分别利用时域法、频域法、纹波法计算出电容器ESR值，数据融合后作为电容器的软故障特征参数；进一步利用MATLAB中最小二乘支持向量机LSSVM工具箱，对ESR未来值进行预测，预测值与实际值比较，绝对误差在2mQ以内，相对误差小于0．3％，精度较高且预测时间充足，对开关电源的故障预测与健康管理有较好的工程意义。一种新的基于激光距离传感器测量脚部位置与方向的方法
摘要：基于通常运用于机器人上的激光距离传感器，提出了一种新颖的测量脚部位置与方向的方法；利用激光距离传感器测量脚部位置与方向的，可以运用于机器人对人类行动的跟踪、人类行为的研究或是人机互动等方面；首先提出了一种简单的脚部模型，用于定义脚的位置与方向；再根据脚步与传感器之间相对位置的不同，将检测到的脚部分为三类——准确型，欠准确型和临界型，分别用不同方法计算脚的位置与方向；通过在三种距离下的实验，验证了本方法能够较为准确地测量出脚部的位置和方向，最大的平均位置误差不超过35mm，最大的平均角度误差小于15°。大规模网络拓扑探测和路径性能测量方法研究
摘要：网络拓扑探测和路径性能测量是大规模网络性能测量中的重要部分，是优化网络结构、提升网络性能的基础；对大规模网络环境下的拓扑探测和路径性能测量的关键技术进行了研究，针对传统Doubletree网络拓扑探测算法的不足，提出了一种改进后的算法Boftree，经过实验分析，在探测到相同节点数量的前提下，新算法减少了路径探测次数和探测过程中产生的网络传输开销；并介绍了一种基于矩阵理论的网络路径性能准确重建方法，该方法把网络路径中的链路性能参数抽象为矩阵元素，通过求解矩阵方程，得到网络中所有路径的性能参数值。变形Rossler混沌系统及其在微弱信号检测中的应用研究
摘要：在Rossler系统加入周期策动力信号形成变形Rossler系统，利用Poincare截面，Lyapunov指数、分形性，证明了变形Rossler系统具有混沌系统的特性；采用Wolf方法计算最大Lyapunov指数，用于定量地判定Rossler混沌系统检测状态；通过SIMU—LINK仿真检测微弱信号的幅值，检测最低信噪比为一57dB，并且对一定功率高斯白噪声具有免疫性；变形Rossler混沌系统比Rossler和Duffing系统在检测门限更低，检测精度更高。基于改进GA的SVM电力变压器过热诊断方法研究
摘要：电力系统的安全运行和高电力变压器的过热后会散发化学气体，气体浓度是检测设备过热和局部漏电的基础特征；将支持向量机和遗传算法应用于电力变压器的过热诊断中，首先，将变压器过热产生的五种特有气体的浓度作为过热特征参数，代入支持向量机和遗传算法的模型，得到备选的过热特征集，通过适应度函数对种群中的过热参数进行评价，然后，把优化后的训练样本输入到模糊支持向量机中进行相应的训练仿真；最后，通过基于遗传算法优化的支持向量机模型进行电力变压器的过热诊断，诊断结果表明该方法能够准确地诊断出电力变压器的故障类型，具有较高的故障诊断精度。支持向量回归在飞灰含碳量软测量中的应用
摘要：针对目前锅炉飞灰含碳量难以准确测量的问题，应用支持向量回归和粒子群算法相结合建立了飞灰含碳量软测量模型；建模中以某电厂提供的1000Mw超超临界机组的测试数据为研究对象，对数据进行了预处理，对各种变量进行了关联度分析，采用粒子群算法优化了模型的惩罚参数c和核函数参数g，建立了飞灰含碳量软测量模型；同时利用测试数据和另选的随机数据验证了模型的准确性和泛化能力；仿真结果表明，飞灰含碳量软测量模型的预测精度较高，相对误差被控制在±1％以内，而且泛化能力较强，为锅炉飞灰含碳量的测量提供了一种有效的途径。指控系统网络设备离线测试系统设计
摘要：指控系统网络设备在时间、空间上的信息协调量大，结构组成复杂，综合保障难度大；文中从维修保障的角度，针对指控系统网络设备接口类型多、智能化程度高和测试层次分明、故障定位要求精度高等特点，研究了性能测试指标和故障诊断测试方法，开发了基于ARM的测试系统；系统提出了一种模拟组网测试技术，构建虚拟网络环境，形成测试回路，实现对网络设备的离线测试；对于目前复杂的指控系统网络设备测试诊断具有重要现实指导意义。局部特征尺度方法（LCD）及其在齿轮故障诊断中的应用研究
摘要：局部特征尺度分解（Localcharacteristicscaledecomposition，LCD）是一种新的自适应时频分析方法，该算法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个ISC（Intrinsicscalecomponent，ISC）分量之和；将LCD算法同EMD（Empiricalmodedecomposition），LMD（Localmeandecomposition，LMD）算法进行对比分析，仿真信号的分解结果表明：三种方法都可以有效地对信号进行分解，但LCD算法在计算效率和抑制端点效应等方面要优于EMD，LMD算法；将LCD算法和zoom--FFT分析应用于齿轮故障诊断中，分析结果表明了这种相结合的方法，可以较好地提取故障特征，显示了该方法的有效性。基于PSO--SVM的发动机故障诊断研究
摘要：针对发动机的故障分类问题，提出了一种基于粒子群（PSO）优化支持向量机（SVM）的发动机故障诊断方法，采用粒子群算法优化支持向量机的惩罚系数C和核宽度系数a，并在MATLAB环境下对发动机进行故障类别诊断，通过对发动机典型故障的诊断研究表明，采用PSO--SVM算法模型的故障诊断的精确度和效率都得到了提高，该方法与BP神经网络、PSO—BP、标准SVM相比，有较高的分类准确率，准确率可高达100％；与GA—SVM方法相比，诊断效率有所提高，从而验证了该方法在发动机故障诊断中的有效性。系统测试性指标初步预计方法研究
摘要：型号研制初期，为合理确定测试性指标，需要对系统故障检测率和故障隔离率进行初步预计，但是目前工程上尚未该阶段的测试性预计方法，文中根据多年从事测试性顶层设计的工程经验，通过潜心研究，摸索出一套适合工程实际的测试性初步预计方法，通过系统各组成部分的故障率和指标初始值，经过一些列的工程计算，预计其系统的测试性指标，该方法操作简单，计算方便，工程实用性较强。维修保障力量体系建设的检验方法研究
摘要：为了检验并指导我军维修保障力量体系建设，从维修保障力量体系与复杂网络的相似性角度出发。提出用复杂网络理论来检验维修保障力量体系；其次以不同时期下某维修保障力量体系为研究对象，建立了维修保障力量体系网络的拓扑模型；最后对网络的平均路径时间、聚类系数、节点中心度以及质效等参数进行了计算，这些参数的结果一定程度上验证了我军维修保障力量体系建设路线的正确性，也为进一步开展维修保障力量体系建设指引了方向。基于粒子群优化的可拓神经网络故障诊断方法研究
摘要：基于可拓学的故障诊断方法是智能故障诊断领域中较为新颖的研究方向；首先介绍了可拓故障诊断领域的研究现状；然后重点分析了可拓神经网络模型，包括它的结构和故障诊断原理，由于该模型存在参数设置主观、易早熟等问题，进而提出了基于粒子群优化的可拓神经网络模型，该模型以关联度作为测度工具物理意义明确，通过粒子群算法进行参数优化避免算法早熟；最后采用汽轮发电机组振动信号频谱数据进行算法验证，结果表明该算法能够正确诊断出全部故障，且诊断精度高。基于Harris角点检测的人体特征提取与测量
摘要：为准确地对人体图像特征尺寸进行自动识别和提取，提出一种基于Harris角点检测的人体特征提取与测量算法；首先对原始图像规范化处理，并采用Canny算子进行边缘检测，得到图像的二值边缘图；然后根据人体特征尺寸位置的突变性可用角点来描述的特点对轮廓图像进行特征点提取；最后利用人体关键尺寸与身高（由用户提供）的比例关系进行特征点筛选，计算获取人体测量学中的关键尺寸；经对实际测量数据分析比较得知，实验测量结果产生的误差较小，实验值和实际值之间无显著性差异，因此验证了该方法的可行性。基于PCA和HMM-支持向量机的故障诊断方法设计
摘要：为了提高复杂系统运行的有效性和可行性，避免系统发生故障时造成巨大的财产损失甚至灾难性的后果，提出了一种基于PCA（PrincipalComponentAnalysis，PCA）和HMM（HiddenMarkovmodel，HMM）一支持向量机的故障诊断方法；首先获取故障征兆特征向量，然后采用PCA主成分分析法对特征向量进行降维以减少样本数据的复杂性，将降维后的训练样本数据输入HMM模型和支持向量机模型进行训练得到最终的HMM一支持向量机混合模型，最后将降维后的测试样本数据输入最终的HMM一支持向量机混合模型进行故障诊断；在Matlab仿真环境下进行故障诊断实验，结果证明文中故障诊断精度高达98．9％，与其它方法相比，不仅具有较少的诊断时间而且具有较高的诊断精度，具有很强的可行性。
