陆用组合定位定向系统卡尔曼滤波技术研究

主要对陆用组合定位定向系统的卡尔曼滤波器设计、误差补偿算法等进行研究，利用GPS提供的位置信息，采用卡尔曼滤波器实时估计自寻北陀螺方位仪（ANDG）和计程仪（OM）的导航参数误差，用估计参数对定位解算方程加以修正，系统输出误差可以得到很好的抑制。仿真结果表明ANDG／OM／GPS组合定位定向系统的最大定位误差小于30m，方位误差不大于1．5’，可以满足低成本、高精度、长时间导航的应用需求。     

基于多地震波传感器数据融合的管道安全监测预警系统

采用数据融合方法研究了基于多地震波传感器的管道安全监测预警系统中目标特征提取及识别问题。用多个传感器及处理模块采集管道周围目标产生的震动信号,采用经验模态分解方法对地面震动信号进行处理,提取分解结果的归一化峭度,将其作为特征向量;利用主要频率区间的特征向量进行单一传感器的目标识别。由于监测系统由多个单独传感器采集模块组成,为了提高目标的识别率,采用D-S证据理论对识别结果进行了数据融合,得到最终识别结果。利用该方法对实验采集数据进行处理,验证了文中提出的方法。     

步态特征精密提取与身份认证

为更有效地检测人体目标,弥补单一模型在步态特征提取中的不足,提出了基于双模型的步态特征精密提取方法,且构建了基于步态特征进行身份认证的门禁监控实验平台.首先从摄像机捕获步态视频输入计算机,发现人体目标后对其进行检测与跟踪;然后分割人体轮廓并将其规格化叠加处理获取步态特征图;为精确提取步态特征,将人体整体模型与简化模型相结合,提取步态参数作为识别参量输入支持向量机（SVM）进行分类识别,正确识别率（PCR）为77%～80%.结果表明该方法有助于步态特征的精密提取,且实验平台能较好地自动监控人体目标并进行身份认证.     

基于D-S证据理论的管道安全监测数据融合技术的研究

管道安全监测技术能够对管道安全构成威胁的行为进行早期监测、定位和预警,对管道周围目标进行正确的分类识别是其中的关键.采用多个地震信号传感器对管道周围的人、车辆等目标发出的震动信号进行采集,为了解决目标识别问题并提高目标的识别率,针对多个传感器采集的数据,本文中提出了采用D-S证据理论方法对数据进行融合处理,实验结果证明基于融合后的识别结果较单个传感器的识别结果有了较好的改善.     

卡尔曼滤波在管道泄漏检测中的应用

负压波法检测管道的突发性泄漏具有较高的灵敏度和定位准确度,在国内外得到广泛的应用,该方法的关键技术之一在于准确测定负压波通过上下游测量点的时间差。本文首次提出利用卡尔曼滤波捕捉压力波形拐点、进而获得时间差的方法。实验表明,该方法不仅可以有效地降低误报警率,而且可以对小泄漏定位。     

油气管道TPD预警系统信号调理器的设计

固定安装在油气管道表面的振动传感器,检测出的信号强度不一、极容易造成频率混叠及央带高频噪声。针对此情况,本文介绍了管道TPD（Third-party damage,TPD,管道第三方破坏）预警系统信号调理器的设计方法。为了保证在信号A/D转换前具有合适的较高价值的信号,对信号进行滤波、程控放大等前置调理。为了使信号满足信号采集系统的输入要求,对信号进行极性转换、限幅。信号调理器各项参数灵活可调。经实验证明,该信号调理器能够很好的实现信号调理。     

基于相关分析的声发射储罐罐底检测降噪方法

基于声发射原理的大型储罐罐底腐蚀和泄漏检测方法近些年被业界普遍认同。作为一种高效率、低成本的先进方法取得了越来越多的应用。然而由于该方法本身的特点，在检测过程中不可避免地会采集到大量的噪声信号。如不能有效地消除这些噪声信号，就会严重影响对罐底评估的准确性。因此，人们提出了多种去噪方法，然而这些方法却不能很好地消除“虚定位”事件。针对该问题，提出了一种基于相关分析的声发射罐底检测降噪方法以消除“虚定位”事件。通过对现场实际检测数据的处理表明，该方法能够有效消除“虚定位”事件，使得罐底评估的结果与开罐实测的结果更加相符。     

油气管道电磁超声法检测的信号处理

为从油气管道电磁超声检测的反射信号中提取出有用信息采用了新的时域分析技术进行电磁超声反射信号的处理。对该算法进行了数学推导,数学仿真试验证明,该算法具有高的抗干扰性。当设置的初始频率偏离输入信号频率20%时,输出信号仍可以正常收敛。实际信号处理表明,该方法可以明显地降低电磁超声回波信号的噪声,有助于提高电磁超声管道检测器的测量精度。     

复合材料超声波直线电机的运动控制

针对复合材料超声直线电机振动体具有两个固有频率的特点，设计了具有频率跟踪特性的超声直线电机驱动器，利用激励信号频率变化改变电机运动方向，实现了超声直线电机的运动控制。     

基于AD620的精密恒流源在管道涂层检测中的应用

介绍运用AD620构成的精密恒流源，以及该恒流源在管道涂层检测中的应用。