基于激光雷达的飞机水平测量

介绍了激光雷达测量系统的测量原理,分析了传统飞机水平测量方法的不足。为满足飞机对部件安装准确度的更高要求,提出在全机水平测量工序中采用数字化测量设备——激光雷达。通过分析测量基准、确定激光雷达的摆放位置、建立机体坐标系及利用研发的数据处理软件进行数据分析处理等环节,制定了基于激光雷达的飞机水平测量方案。应用表明,该方案在测量精度、自动化程度和测量数据处理等方面具有明显的优点,并且极大地降低了劳动强度,提高了工作效率。     

基于激光雷达的飞机水平测量

介绍了激光雷达测量系统的测量原理,分析了传统飞机水平测量方法的不足.为满足飞机对部件安装准确度的更高要求,提出在全机水平测量工序中采用数字化测量设备--激光雷达.通过分析测量基准、确定激光雷达的摆放位置、建立机体坐标系及利用研发的数据处理软件进行数据分析处理等环节,制定了基于激光雷达的飞机水平测量方案.应用表明,该方案在测量精度、自动化程度和测量数据处理等方面具有明显的优点,并且极大地降低了劳动强度,提高了工作效率.     

基于模型的飞机部件数字化检验技术研究

随着MBD技术在飞机研制过程中的广泛应用,MBD模型逐渐成为产品设计、制造、检验、维修等环节的唯一依据。但目前各主机厂所采用的检验方法和手段仍然比较落后,无法适应技术发展的需要。介绍了利用激光测距进行基于模型的飞机部件数字化检验的检验方法,给出了飞机部件数字化检验流程以及数字化检验的关键业务环节,包括检验模型的创建、测量场的构建和检验数据处理,最后给出相应的应用案例,为基于模型的飞机部件数字化检验提供指导。     

基于LabVIEW的圆锥滚子轴承装配高在线自动检测系统

文中介绍了研制的一种圆锥滚子轴承装配高在线自动检测系统,该系统由机械装置和控制系统等组成。机械装置依据装配高测量原理,自动完成被测工件的粗定位和精定位;控制系统由PLC完成工作过程控制,由工控机实现装配高检测和数据处理,工控机软件是基于LabVIEW虚拟仪器软件开发系统完成。实验结果表明,该系统测量精度为文中,测量效率为16 s/套。该装配高测量系统精度高、测量速度快、实现了无人在线检测,满足圆锥滚子轴承自动装配线中装配高自动检测的要求。     

多旋翼无人飞行器在气象业务中的应用

文章介绍了多旋翼无人飞行器在大气边界层科学研究、大气成分分析研究和人工影响天气作业等方面的应用情况,分析了平台、载荷、数据处理与应用场景等关键技术,为推动多旋翼无人飞行器在气象业务中的广泛应用提供参考。     

某太阳能无人飞机的初步设计与性能分析

太阳能飞机是航空科学技术与新能源技术相结合的产物,具有可以执行多种任务、不受能源限制等优点。阐述了太阳能飞机升阻与质量参数的确定方法;介绍了某太阳能飞机的具体设计方案;利用AVL气动软件及飞机阻力经验计算公式对飞机气动性能进行计算,并讨论了不同机翼展长、弦长组合对飞机飞行性能的影响。该方法对太阳能无人飞机的初步设计具有一定的参考价值。     

汽车车轮形状误差的测量和分析

介绍了汽车车轮径向跳动和轴向窜动误差的测量原理和数据处理方法。由计算机控制的半自动测量台,测量及数据处理速度快,精度高,系统性能稳定。     

飞机重心测量技术在航空维修领域的应用研究

本文阐述了现役飞机重心测量所采用的技术。为保证飞机飞行品质,需准确测量出飞机实际重心位置,并根据测量结果将飞机重心位置调整至合理区间。本文介绍的重心测量技术是基于力矩平衡的原理,应用了软件编程及人机交互信息技术,快捷,准确测量,读取重心信息。同时,随着数字化技术、计算机技术、自动控制技术的发展,重心测量技术在传统测量技术上有了很大提升,可以通过修正参数以满足不同状态飞机的重心位置测量。     

飞机数字化测量网络布站设计

考虑大尺寸、高精度要求的飞机或特殊机型飞行器需要采用多仪器组合测量网络来完成数字化测量任务,本文对测量网络进行了最优布站设计.介绍了传统的飞机调平理论,提出了飞机数字化调平变换算法,并建立了其不确定度模型.通过不确定度分析和误差依赖性仿真得出飞机各基准点不确定度和水平点位置对测量不确定度的影响.结合由激光雷达、iGPS组成的飞机数字化测量网络的测量特性,提出了飞机数字化测量网络的最优布站设计方案.对某机型飞机水平测量实验验证表明,经布站优化设计后的测量结果精度为0.402mm,提高了约20％.结果显示提出的布站设计方案有效、可行,其分析方法为寻找高准确度、高效率的飞机数字化测量的布站设计提供了参考依据.     

无人植保飞机推广应用有关问题的分析

无人值保飞机在发达国家已得到普及推广,我国近几年也得到较快的发展。文章就无人植保飞机的优势、结构类型和组成、推广建议等有关问题进行了广泛的探讨。     

基于VB的无人机水平测量数据处理系统的研究

采用VB6．0结合Access2003数据库的方案，按照而向对象的编程思想，成功地建立了无人机水平测量数据处理系统，提高了数据处理的效率和可靠性，对面向小型数据库的数据处理系统的开发具有一定的参考价值。     

基于奇异值分解和小波分析的飞行数据野值综合处理方法

通过分析无人机数据记录仪记录参数的特点及野值产生的原因,提出了一种在噪声条件下采用奇异值分解和小波分析相结合的综合检测野值方法,即先用信号的奇异值阀值降噪算法来对飞行数据进行降噪处理;处理完后再用小波分析方法对降噪后的信号进行野值的检测,这样所得到的信号序列能准确提取出无人机记录仪所接收到的信号。仿真实验表明,该方法不仅降噪效果明显,而且能准确地检测并剔除接收信号中存在的野值。     

基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法设计

为提高无人机避障能力,提出基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法.通过角点匹配和多分辨模式识别,实现对无人机高精度避障的图像显著特征点检测,通过对比梯度分析和参数融合识别,实现对无人机高精度避障图像信息加权融合处理,采用改进SIFT图像匹配方法,匹配无人机高精度避障地理空间网格,实现避障算法的优化设计.仿真结果...     

Embedded,real-time UAV control for improved,image-based 3D scene reconstruction

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are already broadly employed for 3D modeling of large objects such as trees and monuments via photogrammetry. The usual workflow includes two distinct steps: image acquisition with UAV and computationally demanding post-flight image processing. Insufficient feature overlaps across images is a common shortcoming in post-flight image processing resulting in the failure of 3D reconstruction. Here we propose a real-time control system that overcomes this limitation by targeting specific spatial locations for image acquisition thereby providing sufficient feature overlap. We initially benchmark several implementations of the Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) feature identification algorithm to determine whether they allow real-time execution on the low-cost processing hardware embedded on the UAV. We then experimentally test our UAV platform in virtual and real-life environments. The presented architecture consistently decreases failures and improves the overall quality of 3D reconstructions.     

室内无人机定点悬控系统

针对室内环境下无人机传统定位方法失效的问题,设计了一种基于图像处理的室内定位方法,上位机通过外部相机采集定位空间的斜投影图像,经颜色空间处理与分析后确定无人机机体质心投影点位置;结合机载高度传感器获得的竖直位置信息,成功解算出无人机水平坐标,克服了传统定位方法存在的位置漂移和精度低问题。利用上述方法结合机载惯性测量单元进行了室内定点悬停实验,验证了该定位方案的可行性。     

基于过采样投影近似基追踪的无人机异常检测

针对无人机飞行模式切换导致飞行数据在线异常检测准确率低的问题,提出基于过采样投影近似基追踪(OSPABP)的在线异常检测框架。首先利用滑窗和Z-score变换消除飞行数据流量纲,并抽取相关的飞行数据子集;然后过采样当前时刻子集的输入数据,放大异常数据对数据子空间的影响,并通过在线估计和追踪匹配过采样后数据子空间的投影近似基方向变化,从而判断子集实时输入数据的异常程度。同时该方法还可抑制飞行模式切换对异常检测效果的影响。采用Flight Gear模拟飞行数据和明尼苏达大学真实无人机飞行数据的实验结果表明,所提出方法对飞行模式切换敏感度低,可明显降低异常检测的误检率,并有效提高检测准确率。此外,算法的计算和存储复杂度均可满足机载处理要求。     

无人机飞控系统故障仿真及数据生成

为解决由于无人机故障数据缺乏且无故障标签而造成的无人机故障诊断、健康管理等工作开展困难的难题,提出了一种基于飞行控制系统仿真模型的全数字仿真的故障数据生成方法。详细分析了执行机构和传感器的故障模式及对应的数学模型。在明尼苏达大学无人机模型上,进行故障注入与故障仿真,生成故障数据,同时分析了不同故障类型、注入节点和幅值大小对故障数据生成的影响,总结了一套基于仿真模型生成故障数据的方法。所提出的方法利用了数字仿真操作简单,故障注入方式灵活、无人机机理表现充分等优点,可方便模拟无人机实际飞行过程中故障发生时间及故障模式的随机性,对改善目前无人机故障诊断领域缺少有效故障数据的现状具有重要意义。     

基于无人机航测技术的道路交叉口空间信息提取方法

在利用无人机提取道路交叉口空间信息过程中,由于很难实现对无人机的精准控制以及无法准确定位无人机位置,导致航测数据挖掘准确率过低以及时间过长。因此,为解决这些问题,提出基于无人机航测技术的道路交叉口空间信息提取方法。利用卡尔曼滤波构建无人机状态方程与观测方程,根据状态方程和观测方程获取无人机位置信息,完成无人机的准确定位;采集无人机航测信息,利用采集到的信息构建道路交叉口空间三维模型,实现道路交叉口空间信息提取。实验结果表明,该方法在环境恶劣情况下,可以准确定位无人机位置,航测数据挖掘准确率高以及信息提取时间短,实际应用效果更好。     

遥测数据驱动的无人机飞行状态识别方法

无人机飞行状态的识别是无人机飞行状态分析必要的基础,可为无人机任务调度、智能维护维修和设计优化提供参考信息。无人机的遥测数据是对其飞行状态识别的重要依据,针对无人机遥测数据量大、各飞行状态持续时间不同、数据混有噪声、无法直接提供飞行意图信息等问题,提出一种基于切比雪夫特征提取和随机森林分类(Chebyshev-random forest,C-RF)算法的无人机状态识别方法。采用Chebyshev拟合法对遥测数据进行特征提取和降维,利用随机森林算法实现飞行状态的自适应分类。所提出方法将Chebyshev拟合系数计算简单、接近最佳拟合的优点与随机森林算法的训练速度快、分类准确率高和抗噪能力强等优点相结合,可覆盖无人机的各类样本且避免过拟合问题,实现了无人机飞行状态的有效识别。采用真实无人机遥测数据进行验证,总体识别准确率高于90%,少类样本亦可被准确识别,证明了所提出方法的有效性和实用性。     

基于可见光和热成像的风机叶片全周期无损检测综述

风机叶片在制造、服役和维修阶段的无损检测非常重要。叶片长期在高强度的风力载荷下工作,制造过程产生的任何微小缺陷将在服役中扩大,进一步威胁到风机的正常运行。因而,风机叶片的无损检测一直是工业界与学术界探索的难题。根据叶片视觉检测方法结合无人机技术应用、相关数据包括图像处理方法以及缺陷评判方法的智能程度等方面对前人以及作者所在课题组的前期工作进行综述、总结、分析与对比。目前,可见光视觉检测与红外热成像检测等以视觉为基础的检测手段满足了风机叶片在役运维时非接触、高效、低成本、安全等需求。视觉检测与无人机巡检技术相结合能最大程度的保证人员安全,同时克服了望远镜检测视野受限的难题。然而该检测手段在风机叶片巡检中目前尚存在缺陷定量难、内部缺陷识别率低等方面的不足。通过分析对比可见光检测与热成像检测技术,认为结合智能算法的无人机搭载双光融合检测手段未来有望于解决风机叶片检测中存在的不足。