外场可更换模块体系下测试性验证试验发展研究
摘要：以外场可更换模块（LRM）为基本组成单元的综合模块化系统已成为现代军用装备电子系统的发展趋势;LRM是装备二级维修保障体系的关键技术之一,其测试性是实施装备二级维修保障体系的关键因素,在LRM的生产定型阶段对其进行测试性验证试验具有很大必要性;目前国内外并没有专门针对LRM体系的测试性验证试验研究;文中对LRM体系下测试性验证试验实施的相关技术研究现状进行了总结,指出了LRM在电气和机械方面的特性对LRM体系下进行测试性验证试验造成的不利影响,并对这一领域进一步研究的关键技术和发展方向进行了展望。牛奶体细胞数检测的研究进展
摘要：快速准确的牛奶体细胞数检测对于保证牛奶品质和监测奶牛健康具有重要意义;从牛奶体细胞数的基本概念、牛奶体细胞对牛奶的影响、国内外研究进程、牛奶体细胞数检测方法、相关检测仪器的发展等方面对牛奶体细胞数检测的研究进展进行了综述,分析了各种检测方法和检测仪器的优缺点,指出了作为热点方法之一的基于计算机视觉的牛奶体细胞数检测关键是体细胞图像分割与识别的准确性、识别速度以及相应自动化仪器的研制。基于遗传神经网络的旋转机械故障预测方法研究
摘要：许多大型旋转机械运行工况恶劣,非平稳、非线性特征明显,以及各种突发性、偶然性因素的影响,给基于振动信号处理的状态预测和状态维护分析带来困难;神经网络以其强大的处理非线性系统的能力在故障预测中得到广泛的应用,但由于其在追求高精度训练目标时易陷入局部极值,且收敛速度慢甚至发散;针对这个问题,提出了采用遗传算法对神经网络连接权值和阈值进行优化,这样不仅发挥了神经网络广泛的映射特性也使遗传算法的全局搜索优势尽显无疑;通过组合这两种算法,在提升网络学习的准确度方面,优点尤其突出,最终提高对旋转机械故障预测和寿命估计的性能,这在某环境模拟试验系统动力风机的轴承磨损故障预测中得到了验证。基于三维激光扫描和BIM的构件缺陷检测技术
摘要：为了自动检测建筑构件在生产及运输过程中产生的缺陷,提出了基于三维激光扫描和BIM模型的建筑构件检测方法;首先利用三维激光扫描仪获取构件对象的实际点云,并通过弦高偏差法实现点云去噪,同时基于BIM搭建构件的三维模型,通过stl文件将模型对象转换为期望点云;然后分别利用PCA算法和基于K-D树的ICP算法实现点云的初始配准和精配准;最后利用局部均方根值评估构件的误差大小,并通过基于霍夫变换的线性回归分析方法实现了误差量化;通过实例验证了所提算法的可行性与准确性。基于VMTS的旋翼伺服作动器故障诊断过程可视化
摘要：为了解决直升机旋翼伺服作动器维修保障过程中训练资源有限,拆装难度高,故障率较高且难以确定故障点等难题,在直升机虚拟维修训练系统（VMTS,virtual maintenance training system）的基础上,提出了应用虚拟仪器检测,确定故障点的直升机故障诊断可视化设计方法;分析了故障诊断过程中仪器、工具、环境等对故障诊断的影响,实现了动态的建立仿真模型和数据处理;通过虚拟仪器和推理机的功能配合,解决了直升机维护中复杂多变的故障诊断难题,形成一个逻辑推理能力强的故障诊断系统;最后以直升机旋翼伺服作动器故障诊断为例,验证该方法的可行性。基于气象因素的集中供热系统热负荷预测研究
摘要：集中供热系统各子系统的给定值都是由预报热负荷决定的,提供准确的热负荷预测是提高供热质量的基础;传统热负荷预测仅考虑室外温度的影响,并且热负荷预测模型参数的辨识仍依靠传统数学工具,精度不够高;为了更准确预测,研究了多个气象参数对集中供热系统热负荷的影响,采用了多元回归法,利用1stOpt软件中的LM-UGO算法建立了集中供热系统热负荷预测模型;实验结果显示,室外温度对热负荷有直接影响,风速或日照对室外温度有直接影响,然后间接影响热负荷,同时,多元回归拟合的平方相关系数均在0.900 0以上,模型训练、测试的平均绝对百分比误差均在4.00%以下;应用实例表明,热负荷预测模型的训练与测试均比较合理,这种多元回归法适用于在热负荷预测邻域推广与使用。基于机器视觉的工件尺寸和角度的测量
摘要：针对一款手机U盘芯片的二维尺寸的测量问题,提出运用图像处理的方法,实现手机U盘芯片长度和偏角的非接触式测量;通过COMS工业相机采集到U盘芯片的背光图像,在边缘检测的基础上,用Hough变换检测和定位U盘芯片边缘直线;针对在一条边上Hough变换对应检测到多条直线的情况,提出采用直线参数平均法拟合边缘直线,从而获得较精准的边缘位置;通过对已知尺寸的标准块进行相机标定,由此计算出精确的U盘芯片的尺寸和倾斜角度;实验表明：该算法能够满足工程上较高精度的检测要求。基于非线性扩散滤波的双目视觉跟踪与测量研究实现
摘要：针对双目视觉跟踪与测量技术的研究主要集中在缩短时间,精确性问题考虑不够充分;结合KAZE特征提取算法,利用卡尔曼预测对目标进行跟踪,提出一种基于图像匹配的双目视觉跟踪与测量算法;将KAZE特征提取算法和SIFT、SURF等算法进行仿真对比,结果表明KAZE算法具有更加出色的匹配率,而跟踪速度相当;运用KAZE算法与卡尔曼预测跟踪技术实现了基于Visual Studio环境下的双目视觉测量与跟踪系统,测试结果表明,该系统可进行有效的高精度测量。两种前向神经网络在变压器故障诊断中的应用
摘要：针对依靠变压器油中溶解气体分析的传统故障诊断方法存在的不足以及未来智能诊断算法进一步发展的需要,在研究人工神经网络的基础上,介绍了两种前向神经网络在变压器故障诊断中的应用,并用大量的DGA样本数据做了仿真训练;首先讨论了几种常用变压器故障诊断方法的一些缺陷,通过分析现代智能诊断算法的局限性,得出改进人工神经网络的优势;然后结合两种前向神经网络的原理和结构,对变压器内部故障进行了分类和编码;分别设计了相应的故障诊断模型,在MATLAB中做了仿真测试,并给出了仿真程序;仿真结果表明,两种神经网络用于变压器故障识别较为理想,其中PNN网络在样本数量较多时效果更好,有效提高了变压器故障诊断的正确率。支持多种温度传感器的多通道低温测量系统的设计
摘要：中性束注入（neutral beam injector,NBI）系统的低温泵上必须设置一组温度测量点以监控其工作状态;为满足NBI温度测量需求,设计了一种支持多种温度传感器的多通道低温测量系统;系统采用24位Σ-Δ模数转换（analog-to-digital converter,ADC）芯片AD7193执行模数转换,采用控制器STM32F103ZET6控制设定恒流源、切换测量通道、ADC、以太网通信、串口通信、温度数据处理以及其他控制电路;该温度测量电路的设计可以用于由恒流源驱动的四线制低温温度测量领域。基于LabVIEW的微小电容测量
摘要：针对电容层析成像技术中的微小电容测量的问题,以数字相敏检波原理为基础,LabVIEW软件及NI采集卡为核心设计了微小电容测量系统;LabVIEW程序控制NI采集卡产生激励信号加在微小电容两端,C/V转换电路将其转换为电压信号,NI采集卡将采集的电压信号传送到PC机中,并在LabVIEW程序中通过数字相敏检波算法对数据进行处理及显示;最终,通过对数据进行线性化,得到相应的测量电容值;实验结果表明,该系统具有精度高,线性度好,稳定性好等优点,可以满足电容层析成像系统中对微小电容的测量的要求。电力变压器绕组热点温度软测量技术研究
摘要：电力变压器是发电系统中最重要的设备之一,变压器绕组热点温度是影响绕组绝缘寿命和变压器过载运行的主要原因;传统的热电类比模型忽略了变压器各器件之间的温度差及其在运行中可能出现的冷却系统运行方式的改变,实际应用中存在一定的误差;因此,在热电类比模型和IEEE导则推荐的热点温升模型基础之上,提出了一种软测量模型;该模型充分考虑了运行中不同的变压器实际操作情况的不同,添加了辅助变量（油黏度、冷却风扇运行个数等）对主导变量进行计算和优化;模型的有效性通过与某ONAN自然油循环冷却方式的变压器的实际温升数据对比得到了验证,其仿真结果相比于IEEE导则推荐的热点温升模型,具有更加精确的预测能力和更高的暂态过程准确性。城市内涝监测预警信息系统研究
摘要：针对越来越严重的暴雨至涝现象,为了让普通民众可以通过智能移动终端应用便捷地获取并分享汛情信息,更好地避灾避险并参与到抢险救灾中,基于现有城市道路积水监测系统的基础数据,采用移动GIS和云服务等技术,设计了具有道路实时积水呈现、道路通行重要告警、汛情实景图片、政府信息通告等功能的一体化城市内涝监测预警信息系统;该系统包括内涝监测预警信息服务平台和智能移动终端应用两部分,基于云技术构建“内涝监测e警”平台并设计了基于移动云服务的数据统一调度与管理,基于移动Web技术开发“内涝监测e警”智能终端应用,应用和平台之间基于移动Web和移动GIS技术实现数据访问;测试显示该系统支持大量用户的并发访问,能够简洁有效实现内涝监测数据信息共享,对城市内涝监测预警具有实际的应用意义。基于概率盒的电网故障诊断方法研究
摘要：针对电网故障信息存在丢失、误动、拒动等不确定性问题,文章采用概率盒理论和支持向量机相结合的方法对电网故障进行诊断,充分利用概率盒在处理不确定问题上的优势;首先利用概率盒对故障录波、电气量等数据建模,然后利用融合规则将得到的多个概率盒进行融合,并提取特征向量;最后,利用支持向量机进行分类,并得出诊断结果;为了验证方法的有效性,采用仿真线路进行概率盒的故障诊断,实验验证该方法合理可行,且有较高的诊断率。不同负荷低加内部泄漏故障神经网络诊断研究
摘要：针对600 MW火电机组低压加热器系统内部泄漏故障,提出一种基于神经网络的以最大故障分离度为目标的寻优技术;采用征兆模糊计算方法对典型故障样本进行规整化处理,建立了低加内部泄漏故障诊断的神经网络模型;结合征兆缩放优化技术和神经网络诊断模型,对不同负荷下不同程度低加内部泄漏故障进行实时仿真实验;实验表明上述方法对不同负荷下程度迥异的低加故障均可得到具有高故障分离度的正确诊断结果,可准确诊断低加内部泄漏故障,具有较好的工程实用性。某型发动机自动测试系统设计与实现
摘要：某型发动机结构复杂,测试需求多样,为准确获取该发动机在各种工况下的性能参数,并对其健康状况进行实时监控,需要研制一套自动测试系统来完成上述任务;从该发动机的测试特点与测试需求出发,结合现有几类典型测试总线的优缺点,给出了一种基于VXI总线的发动机自动测试系统,对该测试系统的结构进行了设计,给出了测试系统的资源配置框图;按照“测试、驱动与负载模拟”一体化布局需求,给出了测试适配器典型电路;为满足对发动机串口的实时指令发送与实时数据存储、解析的要求,对测试软件的有效运行方式进行了研究,给出了“指令线程与监视线程协同工作”的软件多线程流程图;实际应用表明,测试系统的结构合理、方便在各类场合使用;软件运行方式有效、实时性好,无丢帧与误码现象发生;该测试系统满足发动机在各类试验过程中的使用要求,可有效开展各项测试工作。基于单位四元数的四旋翼编队反演控制方法
摘要：针对四旋翼无人飞行器,研究了在理想通信条件下编队控制问题;四旋翼无人飞行器具有复杂的数学模型,首先用四元数描述其动力学和运动学模型,将其分解为位置和姿态两个相互独立的子系统,通过引入与期望轨迹之间的误差建立了跟踪误差模型;指定编队中一名成员为领航者,编队成员通过一致性算法得到编队的几何中心位置,并以此作为期望轨迹;通过Backstepping方法为每一架四旋翼设计时变反馈控制律使编队达到镇定;最后通过仿真实验验证该控制方法的有效性。基于PSO-DE算法的污水处理优化控制研究
摘要：针对目前污水处理系统能耗过大,处理效果差等问题,提出了基于改进型粒子群算法的优化控制;采用粒子群差分进化算法（PSO-DE）可以提高粒子全局搜索能力与收敛速度,克服粒子早熟现象;在实际应用中建立以溶解氧浓度（DO）与污泥排放量（Qw）为变量,以能耗与出水水质为约束条件的数学模型,通过算法全局寻优求解,验证结果表明该算法能保证出水水质前提下降低污水处理能耗。
