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1.
针对微小型无人直升机传感器工作环境恶劣,易出现性能不稳定并引发故障,且受噪声干扰较大的问题,提出了基于强跟踪滤波器(STF)和小波阈值去噪相结合的故障诊断方法.利用强跟踪滤波理论,将系统的参数扩展为状态变量,构造故障观测器,得到系统状态与参数的联合估计,同时采用小波阈值去噪方法对进入滤波器中的量测信息进行实时去噪处理,提高估计精度,实现了故障的实时诊断.通过微小型无人直升机在悬停飞行状态下的仿真实验,证明了该方法的有效性.  相似文献
2.
针对低成本的微小型无人直升机(MUH)传感器性能不稳定,容易出现故障的缺陷,提出了一种基于相位差和小波包分析相结合的故障诊断方法。根据MUH传感器输出信号的特点,建立了基于相位差的故障诊断模型,利用相关分析法估计相位差进行故障检测,采用小波阈值法对采样信号进行预处理,以提高相位差的估计精度,运用小波包分析进行故障分离。结合实验数据进行仿真,结果表明该方法是一种行之有效的MUH传感器故障诊断方法,已成功应用在某微小型无人直升机的飞行实验中。  相似文献
3.
根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。  相似文献
4.
张国超 《电脑迷》2010,(1):70-70
在自己的农场里种菜和在好友农场里偷菜其乐无穷,但遗憾的是离开电脑就无法使用QQ农场了。其实要想做一个农场“劳模”,不如用手机来随时关注菜地!利用QQ手机浏览器可以在QQ农场上一键收获一键除草,快速操作,不用担心不在电脑前时菜地出状况了。  相似文献
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