化学激发固硫灰的早期水化活性

采用激发剂单掺和复掺的方式对固硫灰的火山灰活性和自硬性进行激活,对比分析了固硫灰7d和28 d的抗压强度,同时利用水化热测量、XRD和红外(FT-IR)分析等方法分析激发剂对固硫灰早期水化活性的影响.结果表明:不同种类激发剂激发固硫灰早期活性的顺序为:生石灰＞水玻璃＞三乙醇胺＞Na2SO4;Na2SO4能够有效地促进固硫灰中硬石膏的溶解析晶,当Na2SO4与TEA复掺时,可以避免Na2SO4激发固硫灰后期强度发展缓慢的缺点;在固硫灰中添加适量生石灰可以显著提高固硫灰活性;4种激发剂复掺时,固硫灰7d和28 d强度分别达到7 MPa和22 MPa,推荐采用复合激活方法激发固硫灰活性.     

基于权值选择的粒子滤波算法研究

退化现象是粒子滤波算法应用中的一个主要问题,常规的再采样方法虽可解决退化问题,但容易导致粒子耗尽.对此,提出一种基于权值选择的粒子滤波算法.按照粒子权值的大小选择较好的粒子用于滤波,以增加样本的多样性,从而缓解粒子滤波的退化问题.仿真结果表明,所提出的算法是可行的.     

一种遗忘因子模糊自调整的快速时变参数辨识方法

本文提出了一种遗忘因子模糊自调整辨识算法，理论分析和仿真试验表明，该方法对参数的快速时变具有较快的跟踪能力及较高的辨识精度，在线计算的复杂性和工作量增加较少，是一种实用的适于快速时变系统的辨识算法     

一种基于模糊逻辑的主/被动雷达数据融合算法

提出一种基于模糊逻辑的主/被动雷达传感器数据融合算法。首先将单个雷达的测量值通过时间校准后,将它们作为卡尔曼滤波器的输入分别滤波,然后再对滤波后的目标状态估计进行融合。融合算法是基于卡尔曼滤波的协方差匹配关系,采用模糊推理得到数据融合的权值。最后将各传感器的卡尔曼滤波状态估计进行加权融合得到所需要的目标状态信息。采用该融合算法可以有效提高目标跟踪系统的抗干扰能力。仿真结果表明该算法有效。     

陀螺仪弹内测试技术研究

利用导弹起竖过程中加速度计的测量值推导出可用于对陀螺仪进行测试的激励信号，以实现陀螺仪的弹内测试，通过替推最小二乘法标定出陀螺仪主要的误差系数，试验结果表明该方案具有可行性，这对提高捷联惯性导航组件测试的快速性不失为一种有效的方法。     

一种小型化超声波管外测压节点设计

压力是反映液压系统工作状态的重要参数,针对传统压力监测方法存在的安装不便、布线复杂等缺点,设计了一种具有无线收发功能的超声波管外测压节点。该节点使用一种新型探头夹具提高了回波信号的稳定性;采用电池供电的低功耗发射接收电路和基于超同步FIFO的高速采集电路,使得节点功耗大幅降低,同时也减小了体积。试验结果表明:该测压节点使用方便,无线收发数据可靠,最大测量误差不超过8%,实现了液压系统的非介入压力测量。     

考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命自适应预测方法

在现有考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命预测研究中,通常仅考虑维修活动对退化状态或退化速率的单一影响,仅有考虑二者双重影响的研究,忽略了退化设备的个体差异性。鉴于此,提出一种基于多阶段扩散过程的自适应剩余寿命预测方法,同时考虑不完美维修活动对设备退化状态和退化速率的影响,并利用随机游走模型描述退化速率随观测数据的更新过程以表征设备的个体差异性。基于历史退化数据,利用极大似然估计法得到退化模型参数的初值;基于状态观测数据,利用卡尔曼滤波算法和期望最大化算法自适应的更新模型参数。利用卷积算子和蒙特卡洛方法推导得到了首达时间意义下设备剩余寿命的概率密度函数。最后,通过仿真算例和陀螺仪的实例研究验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于D-S证据理论的惯性器件贮存性能综合评价

及时了解导弹武器状态,为其延长寿命和维修提供依据,对其关键的惯性器件贮存性能进行综合评价很有必要。通过对惯性器件单个性能历史数据进行收集和处理,制定相应的规则获取基本概率指派函数,选择适当的改进组合规则进行数据融合,进而在综合性能评价中给出其确定性和不确定性度量。论文将改进D-S证据理论应用于惯性器件贮存性能的综合评价中,全面和具体的反映惯性器件贮存性能信息。     

基于可能性理论的随机应力加速寿命试验分析方法

在加速寿命试验中,随机应力的影响是普遍存在的,但目前对随机应力条件下的加速寿命试验分析缺乏有效的方法.以可能性理论为基础,将随机应力转化为一个模糊应力,通过确定该模糊应力的可能性分布函数.建立随机应力条件下的寿命分布模型.提出一种通过求取模糊数的上、下可能性均值来减小模型误差的方法,并以阿伦尼斯模型为例,分析了温度随机应力条件下的寿命分布模型,结果证明该方法是有效的.     

基于Wiener过程的钢厂风机剩余使用寿命实时预测

作为炼钢厂的关键设备,风机担负着转炉除尘和煤气回收的重要任务,实现风机剩余使用寿命的准确预测具有重要的实际意义.通过对邯郸某炼钢厂风机振动数据的分析,建立了基于Wiener过程的状态退化模型,在首达时间的意义下,推导出风机剩余使用寿命的概率密度函数的解析表达式,提出了一种基于极大似然估计的参数实时估计方法,从而实现风机剩余使用寿命的在线实时预测.实验结果表明,相对于文献中的方法,本文所提出的预测方法可以得到更高的预测精度和较低的预测不确定性.