航空机轮加载测控系统软件的设计与实现

鉴于航空机轮加载试验过程中,要求上位机测控软件能够即时向下位机下达控制命令并且能够实时采集下位机上传的大量现场数据,给出了一种基于DataSocket技术和OPC协议的实时网络通信方法;针对程序执行过程中常出现的响应阻塞问题,结合LabWin-dows/CVI的多线程机制论述了一种多任务并发执行的方法;经过反复测试试验,由此所构建的上位机软件响应性能良好,其网络通信传输速率快、实时性高。     

基于三维依赖矩阵的故障预测策略设计

针对不同基于状态监测的故障预测方法难以在一个平台下集成和组合的问题,设计了基于故障、测试、衰退信息三维依赖矩阵的故障预测策略设计框架,在框架内给出了故障预测需求设计和预测用测试选择的基本方法,并在灰色预测和支持向量回归预测的基础上,通过融合粒子群和声算法给出了一种灰色支持向量回归智能组合衰退趋势预测分析方法,结合故障预测实例验证了所给方法的有效性和准确性.     

一种提升泵车臂架位置检测精度的工程应用解决方案

针对在利用倾角传感器实现混凝土泵车之类的大型操作机的臂架姿态的间接测量方案中存在的因为臂架的柔性和操作机在不同姿态下自身水平状态的不同可能导致的臂架末端的理论计算值存在较大测量误差的问题,采用了一种在臂架的不同位置增加传感器来实现对臂架柔性变形大小和自身水平状态的实时检测的方法,并着重研究了针对具体的柔性变形及水平状态变化所导致的理论偏差进行实时补偿的切实可行的方法,实验检测的数据证明,相对补偿前臂架的定位精度提升了75％以上.     

基于PCA-BP神经网络的装甲车辆柴油机状态评估

针对装甲车辆柴油机摩托小时不能真实反映实际技术状况的问题,通过提取气缸压缩压力、加速时间、减速时间、供油提前角、振动能量和平均燃油流量等状态参数,运用主成分分析和BP神经网络相结合的方法构建了一种柴油机状态评估模型;该模型首先利用主成分分析方法将多个参数简化为两个综合参数,并根据综合参数的散点图对柴油机的状态进行初步划分,得到BP神经网络的训练数据;最后通过建立BP神经网络进行状态评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。     

一种改进的基于驱动模型的门式起重机消摆设计

为研究一种较快捷的起重机闭环消摆控制器,把由变频器、三相笼型异步电机、减速器所构成的驱动系统纳入到整个控制系统中来,通过建立精确的数学模型,得到电机转速与吊载摆动角度的传递关系;运用微加速度计,实时检测吊载摆动角度,加入负反馈,而设计出一种新型的自适应神经控制器;为加快学习速度,采用直接设计模型参考自适应控制策略;借助于液压实验室中PLC变频调速门式起重机实验平台,进行仿真和实验;证明了该方法消摆和定位更快,效果更好.     

基于PCI总线的通用旋转变压器解算系统设计

针对轴角参量的闭环控制和检测的局限性,设计了一种基于PCI总线的通用旋转变压器解算系统;通过DDS模块和功率放大电路产生激磁信号,在FPGA的控制下,解算芯片完成轴角参量的解算;采用FIFO机制进行数据缓存,采样时标达到0.1ms;系统具有激磁信号频率0Hz到10kHz可变、速比1∶8到1∶64可调的特点,是一种精度高、通用性好的轴角检测解决方案。     

TTP/C协议的关键特性研究

数据总线是构建分布式实时容错系统的关键技术之一,而基于TTA架构定义的TTP/C协议是面向安全关键领域的最新总线规范;首先介绍了TTP/C协议的基本架构和运行机制,然后深入研究了基于Welch-Lynch算法的分布式容错同步时钟、基于GMP的容错一致性策略和上电启动过程等TTP/C协议的关键特性;研究结果表明TTP/C协议具有严格的时间确定性和完备的容错策略,十分适合作为航空、汽车、铁路等安全关键领域的通用底层解决方案。     

基于FPGA的MEMS陀螺仪SAR150实时数据采集系统设计

针对传统MEMS陀螺仪输出信息为模拟量且易受干扰、噪声较大的问题,结合SAR150陀螺仪可以直接输出数字信号的特点,提出了一种新型的数字陀螺仪实时数据采集系统;该系统以FPGA为主控制器,通过SPI接口完成对MEMS陀螺仪SAR150的控制与数据的传输,实现了对陀螺仪输出信号的采集、实时传输及存储;通过将所研制的数据采集系统应用于SAR150陀螺仪测量角速率实验,并对测得数据进行误差分析,实验结果表明:数据采集系统采集输出的角速率值与理论值的绝对误差标准差均小于0.2°/s;且该系统的可靠性高、实时性好,为后续的陀螺仪测试及标定奠定了基础,有一定的工程应用价值。     

基于云自适应遗传算法的NoC路径分配研究

路径分配是NoC设计流程中的两个关键步骤之一;路径分配的结果对NoC系统的性能尤其是通讯延时有着很重要的影响;多约束条件下的NoC路径分配问题是NP完全问题,要求出其最优解比较困难,目前常用的方法是利用启发式算法求得其较优解;文中提出一种基于云自适应遗传算法的NoC路径分配解决方案,该算法利用云模型对传统遗传算法加以改进,采取新的方法自动调整遗传算法过程中的交叉概率pc和变异概率pm,将适应度与云模型的3个参数Ex、En、He相互结合,从而达到优化遗传算法的目的;将此算法应用于2D-Mesh拓扑结构的NoC中,以平衡链路负载和联合优化为实验目标,以优化静态通讯分配结果;实验证明,文章所采取的算法在平衡链路负载和联合优化方面均取得了良好的效果。     

一种新的无线电高度表原位检测的高度模拟方法

针对目前对高度表进行原位检测的需求,设计了一种新的高度模拟方法;该方法的实现以ARM为核心,通过高度模拟电路产生各种需要的高度电压信号,从而达到高度模拟的目的,并且无需对机载高度表进行拆装,操作简单、快捷、可靠性较高;实验结果表明,这种方法的高度模拟精度较高,具有一定的实用价值和经济效益.