温度变化对光电系统成像模糊的影响研究

针对温度变化使光电系统成像质量下降的问题,从图像模糊程度的角度,分析了温度变化对系统离焦的影响,建立了离焦模糊图像的数学模型,进而揭示了温度变化对成像模糊的影响规律。利用建立的数学模型,对一幅清晰的图像进行仿真实验,仿真结果表明:温度变化越大,光电系统成像越模糊。通过研究温度变化对光电系统成像模糊的影响,为光电系统的环境适应性设计提供了重要的参考。     

基于改进半监督模糊C-均值聚类的发动机磨损故障诊断

为解决在少量油液样本条件下发动机磨损故障诊断难的问题,提出一种改进半监督模糊C-均值聚类算法(Improvedsemi-supervised fuzzy c-means clustering algorithm,ISS-FCM).定义一种优化的目标函数,将无标签样本与训练样本间的平均距离度量考虑在内并赋予其一定权值,以...     

光电系统图像质量评价方法综述

针对图像质量评价方法对于评估光电系统成像性能的重要性,本文结合国内外研究成果,综合论述了图像质量的主观评价法和客观评价法。重点对常用的一些图像质量客观评价方法进行了分析和论述,最后探讨了光电系统图像质量评价方法的发展趋势。     

基于互信息的滚动轴承故障特征选择方法

信号特征提取与优化选择是实现滚动轴承故障模式快速有效分类的关键.针对滚动轴承故障信号特征提取,采用小波分解和奇异值分解得到信号的能谱和奇异谱,并计算Shannon熵和Renyi熵两种测度下的能谱熵和奇异熵;针对特征参数集的优化选择,提出利用基于互信息的最大相关最小冗余准则(mRMR)对特征参数集进行评价,通过贪婪搜索得到特征子集序列,利用LS-SVM交叉验证各特征子集的性能,提出确定最优特征子集所包含特征数目的准则.从信号处理、特征提取、特征选择和故障分类等方面构建了滚动轴承故障诊断的完整体系,实际故障诊断表明所提出方法的有效性和优越性.     

基于油液光谱LSSVR-AR模型的发动机故障预测

针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;然后对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;最后用所建模型对油液光谱数据及发动机故障进行预测。用所提建模方法对Fe、Cu、Pb、Si光谱数据预测的平均绝对百分比误差分别为1.987%、2.889%、2.343%、6.860%,明显低于其他模型。实例证明,所提模型能对发动机故障进行准确预测。     

磁共振无线电能传输功率模型研究

基于磁共振无线电能传输原理,建立了磁共振无线电能传输系统的等效电路模型,推导了输出功率随线圈、距离、频率等参数变化的解析表达式,设计了磁共振无线电能传输试验系统,并对该系统进行了仿真和试验分析。试验结果表明所建立模型基本正确。该研究成果对磁共振无线电能传输装置设计具有一定的指导意义。     

基于全站仪的身管火炮零线检校方法研究

针对传统的身管火炮零线检查规正方法存在着炮膛轴和视轴误差及炮身俯仰倾斜误差等,提出了一种基于全站仪的新型检校方法。建立了测量系统的数学模型,得出了空间坐标系内任意点的坐标计算公式。推导出了零线检校方法的解算模型,该解算模型只需要1台全站仪分别测量出炮膛轴线延长线上的两个指定点和瞄准线延长线上的两个指定点的水平角、天顶角和斜距,通过计算就可得到瞄准线相对于炮膛轴线的高低角和方向角偏差,根据偏差最终完成零线的检查和规正。以此为基础的身管火炮零线检校方法精度高、简单易操作和应用范围广。     

基于无线分布式网络的装甲车辆监测系统

基于无线分布式网络的装甲车辆监测系统,由一个上位机及若干下位机及相应的无线通讯模块组成.监测子系统则由信号采集电路、数据存储和无线发送装置组成,负责信号采集及数据存储和发送.该系统采用大容量的移动存储器CF卡,保证数据记录的完备性,由此解决通过查询方式进行数据无线传输时可能造成的数据丢失问题.     

美军TARDEC无人车研究概况及关键技术研究

军用无人车是未来作战系统中的核心武器。介绍了军用无人车的概念和意义,介绍了美陆军TARDEC无人车实验室的由来和主要的任务目标。对TARDEC无人车研究概况以及该实验室未来作战系统相关项目的研究进行了综述,重点研究分析了TARDEC无人车研制的关键技术,包括无人车机动性、环境感知技术、自主导航技术、协同以及士兵培训等,最后对我国军用无人车未来发展趋势进行了展望。