简介：针对平台自动测试系统故障诊断的特点和设计要求,提出了一种将知识发现技术融入故障诊断系统中的新的框架,同时设计了知识发现操作的具体过程.系统运行后,既可以发现新知识,又可以改进原有规则,大大提高了系统的知识获取和故障诊断能力.

简介：在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波（STUKFMMAE）算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~（-4）,且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。

简介：为提高多传感器组合导航系统对各导航传感器的在线故障检测能力，提出了一种基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断改进算法。该算法在分析调频高斯小波特性的基础上，采用高斯小波变换计算出观测量的小波系数后，然后利用带遗忘因子的数据平滑算法对小波系数进行平滑，通过判断平滑值来诊断导航工作正常与否。其优点是仅利用传感器的观测量来直接检测导航传感器故障，适当选择小波变换的拉伸因子和数据的衰减因子可以对方差突变等软故障进行有效的在线检测，并解决了误检问题。仿真结果证明了该算法的有效性。

简介：针对卫星姿态测量系统(SAMS),将径向基函数RBF(RadialBasisFunction)网络和多传感器信息融合技术相结合,并将其应用在系统的故障检测与诊断中.研究结果表明,此方法是可行有效的,可以提高系统的测量精度和性能.

简介：本文用ＢＰ神经网络对挠性陀螺仪伺服回路的故障诊断进行了模拟，取得了满意的结果。同时还介绍了作者设计的这一通用型ＢＰ神经网络软件包及其特色

简介：介绍了基于GPS、GPRS技术的远程管理终端设备设计方案。采用uC／OS实时操作系统协调各个任务的并行处理；描述了利用LPC系列单片机接收GPS输出定位信息的解析方法；运用CAN总线获取车辆运行和故障信息，并给出了具有抗干扰功能的cAN总线设计电路图；阐述了利用中国移动GPRS公用无线网络，与internet上的服务器进行通讯的实现方法．实践证明，在某型挖掘机上该方案能有效的利用internet远程获取挖掘机的车辆定位信息、运行参数和故障信息，并且采用了多种抗干扰设计，具有更高的可靠性。

简介：在湍流燃烧模型及CFD仿真软件的实验验证以及实际燃烧装置性能改进中,准确的温度测量以及温度梯度分布测量十分重要.Rayleigh散射、过滤Rayleigh散射和双线平面激光诱导荧光等基于激光的测温技术已在湍流燃烧实验研究中广泛应用,但每种测温技术都不能满足所有的测量环境.因此,须根据具体的探测对象和测量需求,对测温方法和实验方案进行合理选择.文章主要对这3种测温技术的工作原理、适用条件、研究现状和实际应用中需注意的问题进行综述.

简介：以车载微惯性测量单元/GPS/地磁系统为研究对象,构造一类模糊广义径向基函数网络辅助滤波器,完成对基于EKF的非线性导航滤波解算,以提高导航系统参数估算精度和系统动态性能。相同条件下的仿真表明,对比标准EKF和模糊广义径向基函数网络辅助滤波方法,采用后者获得的导航参数误差均方差小,统计特性好,对姿态、航向角误差的最优估计分别控制在0.2°和0.4°以内。导航解算对微惯性测量单元误差在一定范围内的变动不敏感,保证了测量的精度。

简介：为了提高水下航行器组合导航系统精度和可靠性,针对水下航行器组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波的水下组合导航算法。通过监测理论残差与实际残差的协方差的一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对子滤波器进行在线自适应调整,从而实现导航状态的最优估计滤波。通过对联邦滤波器信息分配系数模糊自适应调整,减少了滤波计算量,提高了滤波实时性。软件仿真实验结果表明：模糊自适应滤波可以有效地提高水下航行器组合导航系统的精度和可靠性,提高导航滤波实时性,克服传统的滤波算法的缺点与不足。

简介：可调谐二极管激光吸收光谱技术是一种非接触的光谱诊断技术,已经广泛应用于高温气动研究中.文章对吸收光谱的发展和应用于高温反应环境温度和组分浓度的测量进行了回顾.对不同的吸收测量策略以及相应的系统组成进行了详细介绍,最后介绍了应用吸收光谱技术研究超声速燃烧火星再入以及空间推进系统的详细结果.

简介：以SINSiGPS组合导航系统为背景，在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上，总结了该方法的不足，提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化，实时调整自适应因子，间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明，该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性，能够有效抑制滤波发散，在不损失原有精度的前提下，提高了系统的鲁棒性。

简介：在三轴整体式速率偏频激光陀螺无法进行输出轴冗余配置的情况下,为实现陀螺的元件级故障检测与隔离,提出了由三轴整体式速率偏频激光陀螺和挠性陀螺组构成的双惯性系统的故障检测与隔离方案,给出了双惯性系统的量测方程,并以此为基础推导了用于进行故障检测与隔离的奇偶方程.提出一种基于奇偶方程的双惯性系统故障检测与隔离方法,并针对一类无法用奇偶方程进行隔离的故障,给出一种搜索无故障陀螺输出轴的故障检测与隔离新方法.

简介：鉴于整周模糊度的快速解算是GPS载波相位测姿的一个主要技术难题,从系统实时性、动态性要求出发,给出了一个整周模糊度的快速解算的新方法.其主要特点为:利用三角函数约束条件减少模糊度搜索范围,优选指标不受基线运动状态影响,可利用多历元动态基线数据进行平差.实验结果验证了该算法的有效性.

简介：故障树在设备的故障诊断中被广泛应用.当系统复杂度较大时,故障模式和故障树的分支会剧烈增加,故障现象和故障原因因此出现复杂关系,这必然给故障检测和诊断推理带来极大的困难.在故障诊断中引入一种新的人工智能方法,即蚁群算法,可以确定故障树的最优检测次序,并指导系统多故障状态的决策.由于该方法具有平行性、鲁棒性等特点,可以很好地解决前面所提问题.仿真结果显示,在故障树中采用该新方法可行、有效.

简介：针对在量测噪声统计特性发生变化时,基于滤波算法的惯性/地磁组合导航系统存在精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于模糊自适应强跟踪滤波算法的惯性/地磁组合导航方法,该方法通过制定模糊规则,实时监控系统残差变化,自适应地调整柔化因子的大小,即增强了滤波器对时变噪声的跟踪能力又保证了滤波器处理当前信息的能力。仿真结果表明：该方法能够很好地抑制纯惯性导航系统随时间累积的误差,而且在量测噪声统计特性发生变化时,系统误差没有出现明显的跳变,保证了整个导航系统的精度,提高了系统的鲁棒性。

简介：利用单频GPS载波相位差分技术进行动态精密测量时，由于观测历元少，经典LAMBDA算法会出现法矩阵病态导致整周模糊度无法求解。针对这一问题研究了基于TIKHONOV正则化原理的改进LAMBDA算法。通过对双差观测方程系数矩阵进行奇异值分解选取正则化矩阵，改善了法矩阵的病态性，获得了更高精度的浮点解。利用均方误差矩阵替代协方差阵进行LAMBDA求解，提高了模糊度求解的速度和成功率。对连续100组5个历元实测数据计算表明：与原算法相比，改进LAMBDA算法求得的浮点模糊度偏差从36.48周减小到4.08周，搜索效率和成功率分别改进97.74%和100%。

简介：双天线GPS提供的载体姿态信息与惯性导航系统信息进行融合可提高组合导航系统的性能。由于在实际应用中,GPS接收机可能会受到某种干扰无法提供舰船航向信息,从而降低传统卡尔曼滤波器的性能。因而提出了一种新的基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器。改进后的卡尔曼滤波器使用两个模糊逻辑控制器来调整两个系统的组合模式,并且根据卡尔曼滤波器的内部状态、GPS工作状态和舰船运动状态来计算卡尔曼增益。通过使用INS和GPS的实测数据验证,这种基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器能有效的提高INS/GPS组合导航系统的性能。

简介：随着用户对惯导设备温度环境适应范围的要求越来越高,对惯导设备温控技术水平也提出了更高要求.通过分析明确半导体自循环水冷系统是提升惯导设备温度环境适应能力的强有力手段之一.结合半导体制冷技术、水循环冷却技术以及有限元温度场仿真技术,给出了惯导设备半导体自循环水冷系统的结构方案形式和温度控制方案措施.结合实际惯导设备进行分析计算,验证了半导体自循环水冷系统在55℃的高环境温度下能对惯导设备内部核心部位的温度起到10℃以上的降温作用.

简介：针对液压仿真转台伺服系统的非线性特点,提出了一种模糊控制与局部积分控制相结合的复合控制方式.当系统的偏差较大时主要采用模糊控制器对系统的偏差进行快速调节以加快系统的响应过程；当系统的偏差小于某一值时,加入积分控制以保证系统的精度.为了提高模糊控制器的性能,采用了规则可调整的模糊控制器.实验结果表明:该方法能有效地克服液压伺服系统的非线性和参数的不稳定性以及外部干扰对系统的影响,具有较高的控制精度和鲁棒性能,完全适合于液压仿真转台伺服系统的控制.

简介：针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。