基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用

讨论了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题.为了解决传统的多尺度主元分析方法不能实现对传感器故障的全面检测问题,本文结合小波变换在相关传感器信号的各个尺度上建立主元分析模型,使这种方法能够同时检测到低频故障和高频故障.实际应用中设计了固定窗长的移动窗口,根据最后一个尺度系数计算残差空间的平方预报误差统计量进行故障检测;在检测到传感器故障后,再采用传感器有效度指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识.最后,通过液体火箭发动机试车台液氢供应系统的传感器故障诊断验证了这种方法的实用性和有效性.     

直升机桨叶动平衡试验中的稳定性分析

直升机标准桨叶的动态特性参数通过动平衡试验来校准,为了确定标准桨叶动平衡试验参数,利用叶素理论,把桨叶的挥舞角分解到二阶小量,建立了动平衡试验中孤立桨叶的带三次非线性项的Duffing型挥舞运动方程,用解析的Melnikov函数方法分析Duffing型挥舞方程对风速的稳定性阈值.把桨叶Duffing型挥舞方程与只精确到一阶项的挥舞方程进行数值比较,仿真试验表明在环境风速增大和桨叶挥舞角增大时二者误差变大,并通过仿真试验分析确定了满足标准桨叶动平衡试验的环境风速条件,实测结果与法国直升机桨叶动平衡试验环境风速的技术参数要求很接近.结果表明在动平衡试验中标准桨叶的挥舞对于环境风速是稳定的,并确定了标准桨叶动平衡试验环境的风速范围要求.     

光伏与建筑一体化能量转化控制技术

以光伏与建筑一体化中的能量转化为研究对象,指出提高系统能量转化效率需要从光伏发电系统的体系结构、控制方法、运行机制等多方面综合考虑,并针对集中式结构提出了一种有效提高阴影遮挡下光伏电池输出功率的控制方法.     

提高NGIMU性能的加速度计动态补偿器的研究

无陀螺惯性测量技术是利用加速度计代替传统的陀螺,构成无陀螺惯性测量组合(NGIMU)实现制导的.首先,基于NGIMU九加速度计配置方案,根据加速度计的动态特性,推导了模型的动态导航方程,然后通过对加速度计进行动态补偿达到提高系统导航精度的目的,最后进行了系统三个方向角度运算的仿真验证.仿真结果表明,当加速度计输入信号的动态特性越强,NGIMU的导航误差越大,在动态补偿后系统的导航精度得到了有效提高.     

基于小波包神经网络的传感器故障诊断方法

讨论了小波包神经网络在传感器故障诊断中的应用问题.文中提出了将小波包分解提取各个节点特征能量与RBF神经网络进行模式分类的传感器故障诊断方法.通过三层小波包分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障的瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练RBF神经网络.通过各种故障模式特征数据的训练,RBF网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过工业锅炉流量传感器数据对训练之后的RBF神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

一种基于数据融合的多话筒语音识别方法

识别率和对环境的适应能力是一个语音识别系统的两个重要性能,常见的提高语音识别率的方法大多通过改进声音模型来获得较高的识别率,这往往造成声音模型的复杂化以及模型训练的困难。另外,在说话人和麦克风位置不固定等情况下,这些方法识别效果往往很差。文中提出了一种用多话筒分别识别一个语音,并用数据融合技术对识别结果进行处理的语音识别方法。初步的实验结果表明该方法不仅可以提高系统对环境的适应能力,而且在单个声音     

多功能传感器

多功能传感器可以同时测量几个物理量。简述多功能传感器的结构,并介绍了模拟人体皮肤的触觉传感器及其它几种多功能传感器。     

灰度图像下车牌定位与分割算法研究

给出了一种能在复杂交通环境下对汽车牌照进行定位和分割的算法.算法都是基于灰度图像的.在定位算法中,首先对图像进行边缘检测和水平膨胀,然后进行连通区域分析、水平聚类,最后对得到的车牌候选区域进行模糊决策,找出真正车牌区域.很好的解决了伪车牌问题.在分割算法中,利用最小二乘法对车牌进行倾斜校正,利用可变小模板对字符进行分割.实验证明,定位准确率为97%,分割准确率为95.3%,具有非常好的效果.     

智能传感器常用软件及设计

介绍目前智能传感器的常用软件，包括各种功能的设计思想及实现方法。     

基于KPCA与MRVM的二元混合气体成分识别算法研究

混合气体成分识别是电子鼻系统进行气体检测与分析的关键技术。为了提高二元混合气体成分识别准确率,本文提出了一种基于KPCA与MRVM相结合的二元混合气体成分识别算法,该算法利用 KPCA的非线性特征提取能力对传感 阵列的响应信号进行特征提取,再利用多分类相关向量机(MRVM)分类器对二元混合气体成分进行识别, 通过自主设计的实验系统获得的气体样本集对算法的有效性进行了验证。实验结果说明二元混合气体成分识别准确率达到99.83%。