一种红外传感器与被动雷达航迹稳健相关算法

针对由同平台红外传感器和被动雷达组成的多传感器数据融合系统中航迹相关问题,提出一种纯方位航迹稳健相关算法.该算法构造了一种离散高斯隶属函数,并利用该函数对航迹中的方位信息进行模糊化,形成高斯型方位信息模糊量,基于Hausdroff距离定义了方位模糊量相似度,利用多个周期的方位模糊量相似度定义了纯方位航迹稳健相关度和相关度矩阵,采用最低相关度门限与全局最优相结合的策略确定航迹相关对,实现航迹相关判定.仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外传感器和被动雷达纯方位航迹相关判定.     

信息融合的油液监测系统介绍

文章主要论述了多传感器信息融合的基本理论,给出了集中式、分布式和混合式三种模型结构,并比较它们的优缺点;融合层次对多传感器信息融合性能有重要的影响,给出数据层、特征层、决策层三种融合层次的性能对比结果;对融合系统算法进行了分析;最后给出了基于多传感器信息融合的油液监测系统,并对系统的融合过程和油液监测分布组件对象进行了剖析。     

基于多传感器的足式机器人路径规划系统研究

采用全球定位系统（GPS）、数字罗盘和超声波传感器,构建了足式机器人路径规划系统,对多个传感器的数据进行融合,建立了导航和避障的算法模块。试验验证,机器人按照该算法能够简单避障并到达目标点。     

集中式多传感器概率最近邻域算法

本文以对算法实时性要求较高的实际场合为背景研究了集中式多传感器多目标跟踪问题,理论分析了该环境下现有经典算法的优缺点;在此基础上,研究了基于概率最近邻域算法的集中式多传感器多目标跟踪算法:提出了并行处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法,该算法首先利用概率最近邻域算法中最近邻量测源自目标的概率完成多目标数据互联,在各传感器送来的观测数据中获取一个与各目标航迹统计距离最小的量测,然后利用各个量测的统计距离以及其源于目标的概率将这些量测整合为一个等效量测,最后获得融合中心的状态估计;提出了顺序处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法,该算法利用离目标最近的量测源于目标的概率判断各传感器是否应参与融合中心的状态估计过程,降低了计算量。蒙特卡罗仿真结果表明:与经典的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,上述两种算法的耗时降低了50%以上,且在跟踪背景杂波适中的情况下能够有效跟踪目标。为了进一步验证上述两种算法的有效性和实用性,本文采用实测数据对算法进行验证,实测数据的处理结果表明在对算法实时性要求较高的实际场合下并行和顺序两种处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法的性能均优于顺序多传感器联合概率数据互联算法。     

基于UKF联合IMM的目标跟踪技术研究

采用不敏卡尔曼滤波（UKF）联合交互多模型方法（IMM）,设计完成了多传感器信息融合算法,并在实验室条件下进行了仿真验证,结果证明,该滤波算法真实可靠,大大提高了融合精度。     

基于数据融合和“能量-损伤”的结构状态特征提取

基于一致性数据融合算法和小波包分析,提出了结构状态特征提取方法。采用改进的一致性算法融合多传感器的测量数据,克服了一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点,对支持矩阵进行模糊化处理,并采用"能量-损伤"特征提取技术对融合后的多传感器测量数据进行处理。利用5层框架结构的数值算例对比了结构各层加速度信号与融合后加速度信号构造的特征向量。结果表明,融合后加速度信号构造的特征向量包含了结构不同位置的不同状态信息,能够全面描述结构的工作状态。     

系统偏差情况下的目标跟踪技术

提出了一种在组网雷达存在系统偏差的情况下,无需估计和补偿雷达系统偏差即可实现对目标进行跟踪的算法,即直接跟踪算法。由于无需估计系统偏差,该算法对系统偏差具有较好的鲁棒性,对以任何形式变化的系统偏差,该算法都能对目标进行稳定准确的跟踪。另外该算法结构简单,很容易以集中式融合结构或分布式融合结构的形式扩展到多雷达系统中。蒙特卡罗仿真结果表明:无论是在系统偏差为常量或动态转移的情况下,还是在系统偏差存在阶跃变化的情况下,其性能都优于扩维卡尔曼算法和解耦滤波算法;在多雷达系统中,该算法的集中式和分布式融合估计具有相同的性能,并优于二元雷达系统的跟踪结果。为了进一步验证直接跟踪算法的有效性和实用性,采用实测数据对算法进行验证,实测数据的处理结果表明直接跟踪算法的性能优于扩维卡尔曼算法,可有效提高实际情况下的目标跟踪能力。     

基于主观贝叶斯推理的多传感器分布式故障检测融合方法

针对复杂数控加工中心故障预测中各传感器检测信息呈现不确定性的问题,提出基于不确定性推理的多传感器分布式检测融合算法。该算法通过利用主观贝叶斯推理,获取局部检测装置的判决规则,并选取合适的局部判决规则送到融合规则中心,将来自不同传感器的观测数据进行综合分析,最后产生全局判决。以复杂立式加工中心为对象建立测试平台,利用多传感器样本获取方法进行机床不同运行状态及运行环境下的故障样本获取试验。试验表明在含有大量不确定性信息的故障诊断系统中,基于主观贝叶斯推理的分布式检测融合算法具有故障信息识别率高、诊断速度快的优点,其诊断错误率明显低于单个传感器的诊断错误率,且诊断错误率要低于串行分布式检测融算法。     

基于时间序列和积分控制的姿态融合算法研究

四旋翼或多旋翼飞行器环境适应能力强、机械结构简单、操控灵活、飞行稳定,应用广泛。其核心算法包含姿态融合算法和飞行控制算法。为估算飞行器最优姿态,提出一种融合闭环控制和时间序列预测法的加速度传感器数据和陀螺仪数据融合的算法。该算法采用时间序列预测法估算加速度传感器、陀螺仪误差,积分控制器修正陀螺仪漂移误差。通过理论分析、MATLAB仿真、四旋翼飞行器实验平台验证,该姿态融合算法对于估算飞行器姿态具有较快的收敛速度和较高的精度,其角度误差、角速度误差极小。     

油管壁厚测量数据的一致性加权融合估计算法

在随机拔动环境中采用漏磁场法在线测量油管壁厚时，每个磁性传感器只能得到环境的部分信息。为了对各传感器的局部测量值进行稳健融合估计，提出了油管壁厚测量数据的一致性加权融合估计算法。利用改进的数据探测技术中的分布图方法对各个传感器的一致性进行检验，并采用简单加权平均法求得一致性传感器测量数据的稳健融合估计值。融合实例表明，该算法能有效地提高系统测量的稳健性，且具有精度高、运算简单等特点。该算法适用于多传感器测量数据的实时高精度融合估计。     

徒手设计效果图的三维重建技术研究

将徒手设计效果图,根据透视图的基本原理、应用数据融合算法进行透视反求,分析计算确定透视条件,实现二维信息到三维信息的转化,从而进行三维重建.     

基于神经网络和遗传算法的集装箱龙门起重机结构系统优化研究

论文综合利用有限元方法、正交试验法、人工神经网络以及遗传算法对龙门起重机结构系统进行优化研究。首先利用有限元模型对结构进行灵敏度分析,确定对结构系统特性敏感的设计变量作为神经网络的输入变量。然后利用正交试验法确定神经网络训练样本,并利用有限元模型计算出样本数据,建立人工神经网络模型。最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优。     

基于信息融合技术的交通量检测算法研究

针对智能交通系统中交通流数据采集及处理实时性和准确性的要求,设计了基于多传感器信息融合技术的交通量检测系统。首先构造了基于时间和空间特性的两级融合结构;然后分别设计了空间信息融合算法和时间信息融合算法,在分析融合算法特点及使用的基础上,对算法进行优化;最后对系统进行仿真实验。经过实验验证,该系统实时性强、准确性高,满足智能交通系统的需要。     

基于PDM的产品快速组合设计系统的研究

为提高企业对市场的快速响应能力，对以PDM系统为数据莱成平台的产品快速组合设计进行了研究。分析了零部件的变型设计在快速组合设计中的作用。对快速组合设计中产品模型的构造技术进行了讨论，研究了产品结构自动装配的实现方式。     

飞机数字化设计工程数据管理技术研究

飞机设计过程中的工程数据管理及其具体内容，已成为实现数字化飞机设计的关键。结合飞机设计工程数据管理系统的开发，提出并描述了由集成文挡、产品结构和更改控制组成的飞机数字化产品模型，阐述了飞机设计工程数据管理系统的功能模型，重点讨论了系统中产品结构树的生成算法，最后提出了基于工程数据管理的数字化飞机并行设计过程模型。     

基于设计关联矩阵与可拓聚类的产品模块划分方法

针对大规模定制与产品平台战略技术,模块化设计是一种有效的设计方法,而模块的划分是该方法的关键.文中结合公理设计与设计结构矩阵,利用独立公理进行产品功能划分,建立产品设计矩阵,再结合设计矩阵与设计结构矩阵,构建产品设计关联矩阵,然后利用可拓聚类算法对该关联矩阵进行聚类运算,以此来完成产品设计的模块划分;并将所划分的模块用独立公理再次做功能独立性分析,最终确定产品模块.最后以桥式起重机起重小车模块划分为例,验证了该设计方法有效性和可行性,提高了产品设计效率,降低了设计成本.     

ADAPTIVE FUSION ALGORITHMS BASED ON WEIGHTED LEAST SQUARE METHOD

Weighted fusion algorithms, which can be applied in the area of multi-sensor data fusion, are advanced based on weighted least square method. A weighted fusion algorithm, in which the relationship between weight coefficients and measurement noise is established, is proposed by giving attention to the correlation of measurement noise. Then a simplified weighted fusion algorithm is deduced on the assumption that measurement noise is uncorrelated. In addition, an algorithm, which can adjust the weight coefficients in the simplified algorithm by making estimations of measurement noise from measurements, is presented. It is proved by emulation and experiment that the precision performance of the multi-sensor system based on these algorithms is better than that of the multi-sensor system based on other algorithms.     

基于遗传算法的交互式齿轮优化设计方法研究

常规的齿轮设计方法通常需要花费大量时间，通过数次试算才能得到一个较好的设计结果，采用一般的非线性和线性优化方法注解起来也比较困难。为此，本文以渐开线标准直齿圆柱齿轮为例，提出了一种基于遗传算法的交互式优化设计方法，对于设计原始数据，设计要求及设计过程中的经验型中间结果采用交互式输入，而对其他主要设计变量采用遗传算法进行优化。     

基于公理设计的机械系统稳健性分析及应用

以用户需求为切入点,对产品的功能语义和功能需求进行元模型描述,将用户需求转化为功能要求。以公理设计为指导框架,基于独立公理和Z字形映射方式,寻找并确定设计参数,明确功能要求之间及其与设计参数的相互关系,建立完整设计矩阵。将公理设计矩阵转换为设计结构矩阵并对其进行重构,生成几个相互之间具有较小依赖度的聚类耦合模块,得到系统稳健关联矩阵。然后将各个模块之间的关联参数作为可控因素,通过试验设计分析其对目标影响的重要程度并实施针对性的控制与调整,从而提升机械产品系统的稳健性。基于所提出的稳健性分析方法进行了起重机小车的设计,说明了该方法的应用过程,证明该方法是可行性的。     

基于多传感器数据融合技术的自动控制系统状态估计

给出了基于多传感器数据融合技术的自动控制系统状态估计的结构与算法。仿真实验表明，应用多传感器融合技术有利于提高系统状态估计的性能。