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摘要:為布局未來(lái)低成本、高密度、強管控的航天測試和發(fā)射場(chǎng)景，降低人員的保障成本，提高測試和發(fā)射效率，依托高帶寬和廣覆蓋的互聯(lián)網(wǎng)資源，設計了一種基于IPV6和云服務(wù)的異地遠程測發(fā)控系統，適用于信息公開(kāi)的商業(yè)發(fā)射任務(wù)，包括核心測發(fā)網(wǎng)絡(luò )、云服務(wù)網(wǎng)絡(luò )和異地測發(fā)網(wǎng)絡(luò )；技術(shù)人員可通過(guò)異地測發(fā)網(wǎng)絡(luò )遠程接入核心測發(fā)網(wǎng)絡(luò )執行測試和發(fā)射任務(wù)；在IPV4網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下，由云服務(wù)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現核心測發(fā)網(wǎng)絡(luò )和異地測發(fā)網(wǎng)絡(luò )的數據轉發(fā)；在IPV6網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下，云服務(wù)網(wǎng)絡(luò )為核心測發(fā)網(wǎng)絡(luò )和異地測發(fā)網(wǎng)絡(luò )搭建網(wǎng)絡(luò )隧道，使二者可以直聯(lián)通信，從而節約云服務(wù)網(wǎng)絡(luò )資源；經(jīng)過(guò)測試，兩種網(wǎng)絡(luò )環(huán)境均實(shí)現了遠程通信功能，IPV6網(wǎng)絡(luò )環(huán)境具有更低的傳輸延時(shí)和云服務(wù)器資源占用，證明系統具有搭建成本低和使用地點(diǎn)靈活的優(yōu)點(diǎn)，能夠降低任務(wù)保障成本。

摘要:為了改善人工定位設備故障難度高、耗時(shí)長(cháng)的問(wèn)題，設計了一款基于LoRa無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的自動(dòng)氣象站故障診斷裝置。該裝置包含4個(gè)監測單元和1個(gè)主控單元，通過(guò)STM32系統實(shí)現對相關(guān)信號的采集和處理。其中，4個(gè)監測單元分別布設在自動(dòng)氣象站的各關(guān)鍵組成部分，可采集相關(guān)供電信號、傳感器輸出信號和工作狀態(tài)信息等，并通過(guò)LoRa通信將信息無(wú)線(xiàn)傳輸至主控單元。主控單元則對信息進(jìn)行匯總和分析，結合其內置的故障綜合診斷方法來(lái)定位出故障發(fā)生的準確位置，并經(jīng)HMI屏幕輸出定位結果，以協(xié)助業(yè)務(wù)人員及時(shí)排除故障。經(jīng)測試表明，該裝置能夠實(shí)現自動(dòng)氣象站故障位置的自動(dòng)判定，可大幅縮短故障排除耗時(shí)，提高裝備保障效率。

摘要:佩戴安全帽能夠保護生產(chǎn)工作者頭部免受墜物撞擊帶來(lái)的傷害。軋鋼車(chē)間存在空間跨度大、作業(yè)設備繁多、環(huán)境雜亂、晝夜光照差別大、炫光、監控目標尺度變化范圍大等問(wèn)題，增加了安全帽佩戴檢測難度。針對上述問(wèn)題，設計了基于改進(jìn)YOLOv7模型的軋鋼車(chē)間安全帽佩戴檢測方案；算法基于NWD方法改進(jìn)損失函數以提高目標檢測精度，并在SPPCSPC模塊上增加了BiFormer模塊，使模型對小目標具有更好的檢測精度，同時(shí)不會(huì )增加運算負擔，優(yōu)于其他注意力機制。在自建安全帽數據集上對改進(jìn)的YOLOv7模型進(jìn)行訓練，實(shí)驗表明，改進(jìn)的YOLOv7模型平均精度均值為99.3%，檢測速度達82FPS，與其他主流算法、改進(jìn)算法對比，改進(jìn)YOLOv7的mAP指標最高，大大超過(guò)了其他模型的指標，同時(shí)檢測速度基本與改進(jìn)模型前相差不大，并沒(méi)有因為精度提高而明顯降低檢測速度，有較好效果。

摘要:絕緣子是一種設計用于在不同電勢導線(xiàn)上承受電壓和機械壓力的裝置。由于電環(huán)境和電力負載波動(dòng)的影響，絕緣子可能會(huì )遭受多種電-機耦合應力破壞，從而無(wú)法正常工作并且影響整個(gè)絕緣子網(wǎng)絡(luò )的壽命。為了解決這個(gè)問(wèn)題，提出了通過(guò)目標檢測算法來(lái)檢測絕緣子損壞的方案。改進(jìn)的方案基于YOLOv5s模型進(jìn)行。首先，在原有的YOLOv5s模型基礎上增加了更多的小目標檢測層，從而提高了檢測的精度。此外，引入了額外的運算層以擴展特征圖，并使用SEA（注意和觀(guān)察）注意模塊使網(wǎng)絡(luò )更專(zhuān)注于檢測對象。還采用SIOU代替YOLOv5s中的損失函數。實(shí)驗結果顯示，改進(jìn)后的模型相對于傳統的YOLOv5s模型在絕緣子損壞檢測方面具有明顯優(yōu)勢。改進(jìn)后的模型在mAP（平均精度均值）、P（查準率）和R（查全率）等指標上分別提高了2.5%、1.1%和0.8%。與原始的YOLOv5s模型以及其他模型（如Yolov5m、Yolov5l等）相比，在絕緣子缺陷檢測和識別方面具有更強的競爭力。這些改進(jìn)策略為提高絕緣子損壞檢測精度提供了有效的解決方案。通過(guò)這些改進(jìn)，我們可以更準確地檢測絕緣子損壞，并及早采取必要的維修和保養措施，以延長(cháng)絕緣子的壽命和確保電力系統的穩定運行。

摘要:路側端交通目標感知常用的傳感器有相機、毫米波雷達和激光雷達。激光雷達能感知到3D信息，但成本昂貴且在雨、霧、灰塵天氣下易受干擾。相機的價(jià)格低劣，感知到的信息也相當豐富，但受光照和雜波干擾比較嚴重。毫米波雷達具有全天時(shí)、全天候工作的優(yōu)勢，但并不擅長(cháng)檢測靜止的目標。為了滿(mǎn)足交通系統全天時(shí)、全天候高效準確的感知需求，本文提出了融合檢測框架RV-YOLOX，通過(guò)有效融合相機和毫米波雷達傳感器的信息，取得了優(yōu)于單源傳感器的檢測效果。RV-YOLOX中設計的雷達空間注意力模塊吸納了級聯(lián)融合和逐元素相加融合的特點(diǎn)，可以通過(guò)將雷達的空間信息傳遞給視覺(jué)特征，促使其提取更加有效的信息流。此外，本文還通過(guò)結構重參數化的方式對RV-YOLOX進(jìn)行了輕量化處理，使其能夠在保持原有精度的同時(shí)達到更快的推理速度。最后，在自制數據集和NuScenes數據集上訓練并測試算法，RV-YOLOX相比YOLOX算法ap指標能提升約3~4個(gè)點(diǎn)左右，且輕量級RV-YOLOX也能在提高推理速度的同時(shí)獲得與RV-YOLOX相當的檢測精度。

摘要:避雷器經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間使用或受到外界環(huán)境的影響,可能會(huì )出現老化、損壞或失效的情況,影響避雷器狀態(tài)診斷準確性,為保證避雷器狀態(tài)的帶電診斷性能,提出基于局部放電測試技術(shù)的避雷器狀態(tài)診斷方法。模擬內部氣隙、尖刺、沿面等局部放電現象的產(chǎn)生過(guò)程,確定不同局部放電狀態(tài)下避雷器的運行特征,以此作為避雷器狀態(tài)診斷標準。優(yōu)化設計避雷器局部放電信號采集設備,利用該設備采集避雷器的實(shí)時(shí)狀態(tài)信號,從統計和時(shí)頻域兩個(gè)方面,提取避雷器運行狀態(tài)特征。利用局部放電測試技術(shù),計算避雷器放電參數,通過(guò)特征匹配度和放電參數的比對,得出避雷器狀態(tài)的診斷結果。實(shí)驗結果表明,在200kV和500kV避雷器中,所提方法平均局部放電量診斷誤差分別為0.5pc和1.0pc,局部放電相位幅值診斷誤差0.01V和0.01V,狀態(tài)診斷準確率平均值為99.5%和99.6%。

摘要:針對現有的繼電保護測試儀檢測程序繁瑣，自動(dòng)化程度低，點(diǎn)對點(diǎn)調試效率低下等問(wèn)題，提出基于LabVIEW的繼電保護測試儀自動(dòng)檢測系統；系統硬件以STM32F407ZGT6為主控芯片研制了繼電保護測試儀輸出轉換裝置，自動(dòng)控制測試儀與標準器連成試驗回路，代替人工拆接線(xiàn)行為；系統軟件以L(fǎng)abVIEW為開(kāi)發(fā)平臺，設計了儀器通信、自動(dòng)檢測、生成報告、強制選擇測點(diǎn)等模塊，實(shí)現了繼電保護測試儀的全自動(dòng)檢測；通過(guò)對某型繼電保護測試儀進(jìn)行測試，結果表明：該系統工作狀態(tài)穩定，能夠實(shí)現一鍵式全自動(dòng)檢測，用戶(hù)界面友好，可以替代繁瑣的人工檢測方法，具有一定的工程應用前景。

摘要:紅外檢測能夠檢測變電站電力設備溫度異常，降低安全事故發(fā)生的概率，因此，提出一種基于改進(jìn)的CenterNet目標檢測算法模型CenterNet_PRO。該算法采用了ShuffleNet V1/V2作為骨干網(wǎng)絡(luò )、引入了FPN來(lái)提取多尺度特征，為了克服不同尺度目標檢測的難點(diǎn)、增加旋轉角度回歸分支，用于預測目標的旋轉角度以及改進(jìn)的IoU Loss進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提高模型檢測速度和準確率。通過(guò)閾值分割法提取電力設備表面溫度并分析計算，設計制定電力設備溫度缺陷判斷規范、溫度警告閾值，根據該規范即可判斷電力設備的相關(guān)缺陷。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)的CenterNet模型平均精度達到了90%，相比于傳統的CenterNet模型，平均精度提高了1.3個(gè)百分點(diǎn)，可以滿(mǎn)足實(shí)際變電站場(chǎng)景下對電力設備紅外檢測的高要求。

摘要:熱斑效應是造成光伏組件損壞的主要原因之一，為提早發(fā)現光伏組件熱斑效應，利用機器學(xué)習算法優(yōu)化設計光伏組件熱斑圖像檢測方法。根據光伏組件的工作原理以及熱斑的產(chǎn)生機理，設置光伏組件熱斑圖像檢測標準。采用紅外成像的方式采集光伏組件熱斑圖像，通過(guò)顏色空間轉換、濾波去噪、背景干擾去除和圖像增強等步驟，實(shí)現初始圖像的預處理，利用機器學(xué)習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，從輪廓和顏色兩個(gè)方面提取熱斑圖像特征，根據特征匹配結果得出光伏組件熱斑圖像的檢測結果。通過(guò)性能測試實(shí)驗得出結論:與傳統檢測方法相比，優(yōu)化設計方法的漏檢率和誤檢率明顯更低，且光伏組件熱斑面積檢測誤差較低。

摘要:針對旋轉載體接收信號幅度變化和載波相位變化導致衛星導航信號不易同步的問(wèn)題,提出了基于傳統鎖相跟蹤環(huán)路的旋轉解調環(huán)路系統架構,對旋轉角度測量、天線(xiàn)分集以及旋轉相位解調等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究：通過(guò)采用基于鎖相環(huán)的旋轉角跟蹤環(huán)路,實(shí)現了旋轉角的實(shí)時(shí)測量；采用了天線(xiàn)分集技術(shù)和旋轉相位解調技術(shù),補償了旋轉引入的相位變化量和旋轉引入的天線(xiàn)相位纏繞量,提高了旋轉載體衛星導航的跟蹤精度；通過(guò)仿真分析,驗證了所提旋轉角測量技術(shù)、天線(xiàn)分集技術(shù)及旋轉相位解調技術(shù)的有效性。

摘要:針對醫療針管刻度缺陷檢測存在樣本收集難且缺陷種類(lèi)不確定的問(wèn)題，提出一種少量缺陷樣本情形下的醫療針管刻度質(zhì)量檢測方法。利用真實(shí)生產(chǎn)線(xiàn)上采集的大量正常樣本，訓練深度刻度分割模型，通過(guò)以針管像素分塊為單位構建拉普拉斯矩陣來(lái)挖掘針管刻度間相關(guān)性，并利用模糊C均值進(jìn)行無(wú)監督缺陷檢測。實(shí)驗結果表明，針管刻度質(zhì)量檢測方法可100%檢測出所有缺陷樣本，對提高醫療針管生產(chǎn)質(zhì)量具有一定理論和實(shí)踐應用價(jià)值。

摘要:針對工業(yè)生產(chǎn)中焊縫檢測系統存在易受光照影響、依賴(lài)人工和碰撞事故風(fēng)險高等問(wèn)題，開(kāi)發(fā)了一套基于多特征融合分割算法的自動(dòng)化焊縫檢測系統；系統采用激光深度相機獲取焊縫深度圖像，結合多特征融合與斜矩包絡(luò )線(xiàn)擬合的圖像分割算法解決了表面不平整導致的分割難題；通過(guò)標定算法，確保了焊縫位置坐標和寬度的準確獲取；提出了基于定向包圍盒(OBB)的避障檢測算法，防止焊接過(guò)程中的碰撞；利用機械臂建立了測試系統。經(jīng)實(shí)驗測試該系統在檢測焊縫寬度和定位方面有效，平均誤差分別為0.3029 mm和0.3393 mm，達到工業(yè)應用標準；該系統優(yōu)化了焊接路徑和碰撞檢測，有效提升了焊接質(zhì)量與生產(chǎn)效率。

摘要:固定翼無(wú)人機集群是由多個(gè)固定翼無(wú)人機組成的群體,在飛行任務(wù)中協(xié)同工作。相比于單個(gè)無(wú)人機,固定翼無(wú)人機集群具有更高的綜合性能和更廣闊的應用前景。但由于固定翼無(wú)人機在惡劣環(huán)境作業(yè)過(guò)程中存在著(zhù)很多風(fēng)險,例如障礙物撞擊、相鄰無(wú)人機碰撞等,威脅無(wú)人機的安全性。故設計了基于A(yíng)I技術(shù)的固定翼無(wú)人機集群分布式規避控制系統。系統硬件單元主要包括AI視覺(jué)傳感器設計單元、激光雷達傳感器設計單元、控制器設計單元與無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )設計單元,通過(guò)上述硬件設備提供實(shí)時(shí)的環(huán)境信息,控制無(wú)人機飛行姿態(tài),實(shí)現信息共享。軟件模塊基于A(yíng)I技術(shù)解算無(wú)人機位置和姿態(tài),計算障礙物位置實(shí)現形狀感知,完成無(wú)人機集群分布式規避控制。通過(guò)硬件與軟件的協(xié)同作業(yè),實(shí)現了固定翼無(wú)人機集群的分布式規避控制。實(shí)驗結果顯示:應用設計系統獲得的無(wú)人機位置感知結果、障礙物位置感知結果與實(shí)際位置相同,路徑總偏離量數值為4m,充分證實(shí)了設計系統控制性能較佳。

摘要:SOA作為一種非常流行的系統架構設計思想,在各個(gè)領(lǐng)域的系統設計中得到了廣泛使用,本文的研究對象是一套基于SOA開(kāi)發(fā)的醫院設備控制系統。該設備控制系統具備了醫療設備實(shí)時(shí)監控功能,歷史設備使用信息、狀態(tài)信息、維護信息等的可視化展示功能,以及對醫院全部設備的實(shí)時(shí)監控功能。該系統采用基于web service技術(shù)實(shí)現SOA架構思想,通過(guò)分布式的架構設計方法實(shí)現了對系統內部功能模塊之間復雜邏輯關(guān)系的服務(wù)治理。此外,為解決醫療設備控制中關(guān)鍵的設備狀態(tài)感知和故障預警問(wèn)題,本文設計了一個(gè)基于actor-critic強化學(xué)習算法的設備狀態(tài)感知和故障預警算法,實(shí)驗表明,經(jīng)過(guò)多輪迭代,該算法的預測準確率高達到97.9%,可以有效實(shí)現對醫療設備的狀態(tài)感知和故障預警。經(jīng)過(guò)對系統的部署、測試和驗證,證明了該系統可以有效完成項目開(kāi)始之初設定的功能性和非功能性需求,可以有效承擔醫院醫療設備管理的任務(wù)。

摘要:變電站通過(guò)選相控制器解決投切空載線(xiàn)路、電容器組或電抗器等設備時(shí)易產(chǎn)生過(guò)電壓及涌流的問(wèn)題；高壓開(kāi)關(guān)由于結構復雜,機械特性易受外部環(huán)境影響,動(dòng)作時(shí)間穩定性較差,選相控制精度較低；為解決該問(wèn)題,研制了一種基于A(yíng)RM+FPGA雙核架構的選相控制器,能夠接入多種外部傳感器對開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間進(jìn)行預測修正,進(jìn)而保證選相控制精度；搭建550kV高壓開(kāi)關(guān)選相控制試驗系統對裝置功能進(jìn)行了驗證,結果表明,系統能夠控制開(kāi)關(guān)在預設相位完成動(dòng)作,可靠性高,能夠滿(mǎn)足工程需求。

摘要:工業(yè)機器人在分揀過(guò)程中,目標物體可能存在各種形狀、尺寸和外觀(guān)變化,同時(shí)還可能受到遮擋和光照條件的影響,使得目標的檢測和識別復雜,導致分揀控制功能和應用性能差。為此,設計了基于OMRON視覺(jué)的工業(yè)機器人分揀控制系統。采用OMRON視覺(jué)傳感器、機器人分揀控制器和驅動(dòng)器,完成分揀控制硬件系統設計。利用OMRON視覺(jué),采集工業(yè)機器人分揀目標圖像,通過(guò)直方圖均衡化和濾波去噪,完成初始分揀目標圖像的預處理。提取工業(yè)機器人分揀目標的輪廓特征,通過(guò)特征匹配確定分揀目標類(lèi)型,得出位置、幾何結構等空間參數的檢測結果。最終通過(guò)控制參數計算、工業(yè)機器人位姿識別以及控制量求解等步驟,實(shí)現系統的分揀控制功能。通過(guò)系統測試實(shí)驗表明,設計系統的抓取位置控制誤差、分揀目標位置控制誤差和分揀對象表面磨損量較小,具有較好的分揀控制功能和應用性能。

摘要:為了提高無(wú)人機通信網(wǎng)絡(luò )的安全性,解決由于鏈路擁塞而導致的通信數據誤碼與丟失問(wèn)題,提出基于鯨魚(yú)優(yōu)化算法的無(wú)人機通信網(wǎng)絡(luò )鏈路擁塞控制方法。采用NetFlow技術(shù)獲取無(wú)人機通信鏈路實(shí)時(shí)運行數據,度量鏈路利用率等指標,識別當前網(wǎng)絡(luò )鏈路的擁塞狀態(tài)。模擬無(wú)人機通信與鏈路擁塞過(guò)程,綜合考慮無(wú)人機通信直視徑、反射徑和散射徑三個(gè)分量,構建網(wǎng)絡(luò )鏈路模型。在無(wú)人機通信網(wǎng)絡(luò )鏈路擁塞控制協(xié)議的約束下,均衡調度無(wú)人機通信數據,利用鯨魚(yú)優(yōu)化算法選擇通信鏈路的最優(yōu)解,完成通信鏈路切換工作,實(shí)現無(wú)人機通信網(wǎng)絡(luò )鏈路的擁塞控制任務(wù)。實(shí)驗結果表明:在設計方法控制下,無(wú)人機通信網(wǎng)絡(luò )鏈路的時(shí)延減小了61s,吞吐率提升135kbit/s,證明優(yōu)化方法能夠有效緩解鏈路的擁塞程度,通過(guò)對通信網(wǎng)絡(luò )誤碼率和溢出丟包率的分析,證明優(yōu)化控制方法不會(huì )對網(wǎng)絡(luò )的通信任務(wù)產(chǎn)生明顯影響。

摘要:在無(wú)人機行駛過(guò)程中,基站主機所定義的隊列信息會(huì )對與飛行器相關(guān)的轉向行為造成一定的影響,故為保證無(wú)人機飛行器的穩定行駛狀態(tài),基于強化迭代學(xué)習對分布式無(wú)人機隊列控制算法展開(kāi)研究。計算強化學(xué)習函數的具體數值,通過(guò)迭代處理的方式,實(shí)現對迭代值概率系數的分布表示,完成強化迭代學(xué)習模型的設計。以此為基礎,定義無(wú)人機隊列拓撲結構,并求解信息遷移指標的具體數值,實(shí)現基于強化迭代學(xué)習的無(wú)人機隊列信息遷移。在無(wú)人機隊列控制器的配合下,建立分布式隊列信息集合,并聯(lián)合其中的隊列數據樣本,求解UAV控制參數。再根據行進(jìn)隊列建模條件,完善控制算法執行流程,完成基于強化迭代學(xué)習的分布式無(wú)人機隊列控制方法的設計。實(shí)驗結果表明,在強化迭代學(xué)習模型的影響下,無(wú)人機轉向角始終保持在0°-90°的數值范圍之內,表示飛行器按照基站主機所定義的隊列信息行駛,能夠始終保持較為穩定的運動(dòng)狀態(tài),符合實(shí)際應用需求。

摘要:在智慧校園網(wǎng)絡(luò )中,監控系統無(wú)法準確捕獲異常人員信息,是造成公共安全事件的主要原因。為提高智慧校園公共安全性,設計基于6LoWPAN的智慧校園公共安全異常監控系統。建立6LoWPAN網(wǎng)絡(luò ),并在其中規范協(xié)議棧堆疊形式,完成基于6LoWPAN的智慧校園監控協(xié)議棧開(kāi)發(fā)。利用6LoWPAN協(xié)議棧,劃分功能性模塊,以此為基礎,建立人員信息采集模塊、環(huán)境監測模塊、門(mén)禁控制模塊之間的連接關(guān)系,實(shí)現異常監控系統的應用部件設計。采用監控系統上位機節點(diǎn),設置各級部件結構的模塊運行條件,并聯(lián)合相關(guān)應用部件,實(shí)現基于6LoWPAN的智慧校園公共安全異常監控系統設計。實(shí)驗結果表明,在同一幀圖像中,設計系統可以全部提取異常人員信息,且不會(huì )出現錯誤提取的情況,能夠有效提高智慧校園公共安全性和異常監控準確性。

摘要:幾何畸變是一種常見(jiàn)的像素點(diǎn)突變行為，在無(wú)人機遙感圖像中，像素點(diǎn)幾何畸變行為的表現能力越強，遙感主機對無(wú)人機圖像的控制能力越弱。為準確校正像素點(diǎn)幾何畸變行為，提升遙感主機對無(wú)人機圖像的控制能力，針對無(wú)人機遙感圖像幾何畸變校正全過(guò)程控制方法展開(kāi)研究。提取無(wú)人機遙感圖像的幾何描述符，并定義畸變像素點(diǎn)的尺度空間，完成對畸變像素點(diǎn)的配準處理。針對幾何畸變像素點(diǎn)實(shí)施重采樣，通過(guò)計算畸變校正參數的方式，求解校正處理函數，實(shí)現對無(wú)人機遙感圖像幾何畸變的校正。利用畸變校正交點(diǎn)，確定圖像幾何畸變區域的覆蓋范圍，再聯(lián)合控制對象標定條件，完成對無(wú)人機遙感圖像幾何畸變校正的全過(guò)程控制。實(shí)驗結果表明，所提控制方法的應用，可以避免幾何畸變節點(diǎn)處的像素值出現明顯變化的情況，畸變前后的像素差不超過(guò)5.0pt，能夠實(shí)現對無(wú)人機遙感圖像中像素點(diǎn)幾何畸變行為的精準校正，符合實(shí)際應用需求。

摘要:為科學(xué)制定任務(wù)計劃周期內的測控設備維護策略，減少冗余資源浪費，增加備份資源的可靠性，同時(shí)保證任務(wù)執行的風(fēng)險可控，促進(jìn)設備維護資源配置從專(zhuān)家經(jīng)驗到精準計算的轉變，設計一套以可靠性為約束條件，以成本控制為優(yōu)化目標的，基于遺傳算法實(shí)現的最優(yōu)測控設備選擇性維護策略生成方法，并利用某型測控設備以往記錄數據進(jìn)行實(shí)驗，證明了算法的有效性和可行性，具備在航天測控系統中推廣的可能，為后續形成科學(xué)化的航天發(fā)射場(chǎng)維護維修資源配置方案，提供了技術(shù)儲備。

摘要:針對四驅電動(dòng)方程式賽車(chē)在不同路面工況下過(guò)度打滑的問(wèn)題，設計了一種結合卡爾曼濾波車(chē)速估計和滑模控制的牽引力控制系統，以提高整車(chē)直線(xiàn)加速性能、減小車(chē)輪打滑以保證穩定性和快速加速中的安全性。控制器以車(chē)輪滑轉率為控制變量，通過(guò)調整各驅動(dòng)輪輸出扭矩，以保證滑轉率控制在最優(yōu)范圍內；考慮獲取準確車(chē)速是得到最優(yōu)滑轉率的前提，設計卡爾曼濾波器，實(shí)現車(chē)速估計；針對滑模控制自身存在的抖振問(wèn)題，采用改進(jìn)的指數趨近律，提高穩定性。利用Matlab/Simulink和CARSIM聯(lián)合仿真，驗證了該控制系統的有效性；最終完成實(shí)車(chē)測試與應用，在實(shí)際應用中實(shí)現控制系統滿(mǎn)足四驅電動(dòng)方程式賽車(chē)的快速平穩加速的工程要求。

摘要:為了提高交叉口通行效率緩解交通擁堵，深入挖掘交通狀態(tài)信息中所包含的深層次隱含特征信息，提出了一種基于Dueling Double DQN (D3QN) 的單交叉口交通信號控制方法。構建了一個(gè)基于深度強化學(xué)習Double DQN(DDQN)的交通信號控制模型，對動(dòng)作-價(jià)值函數的估計值和目標值迭代運算過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化，克服基于深度強化學(xué)習DQN的交通信號控制模型存在收斂速度慢的問(wèn)題。設計了一個(gè)新的Dueling Network解耦交通狀態(tài)和相位動(dòng)作的價(jià)值，增強Double DQN (DDQN) 提取深層次特征信息的能力。基于微觀(guān)仿真平臺SUMO搭建了一個(gè)單交叉口模擬仿真框架和環(huán)境，開(kāi)展仿真測試。仿真測試結果表明，與傳統交通信號控制方法和基于深度強化學(xué)習DQN的交通信號控制方法相比，所提方法能夠有效減少車(chē)輛平均等待時(shí)間、車(chē)輛平均排隊長(cháng)度和車(chē)輛平均停車(chē)次數，明顯提升交叉口通行效率。

摘要:為了可以更加精準地控制紅外熱成像儀溫度,提出一種基于A(yíng)DRC的高精度紅外熱成像儀溫度控制系統。由系統供電模塊、探測器驅動(dòng)模塊、模數轉換模塊、視距估算模塊、視頻信號處理模塊、外部存儲模塊、以太網(wǎng)傳輸模塊和溫度控制模塊組成系統硬件模塊。利用自抗擾控制設計一種單軸控制器,將由時(shí)延帶來(lái)的不確定性建模作為系統綜合擾動(dòng)的一部分,對擴張狀態(tài)觀(guān)測器以及總和擾動(dòng)展開(kāi)估計,同時(shí)在前饋通道對其展開(kāi)補償,消除時(shí)延對控制器產(chǎn)生的影響,將控制器應用于外熱成像儀溫度控制中,獲取高精度的紅外熱成像儀溫度控制結果。通過(guò)實(shí)驗分析證明,所提系統具有良好的紅外熱成像儀溫度控制性能,可以獲取高質(zhì)量的紅外圖像。

摘要:在利用全自主智能機器人檢測、搬運目標物的過(guò)程中,為了提高主機元件對機器人的伺服控制效果,設計了一種無(wú)標定圖像視覺(jué)伺服控制方法。首先,根據機器人軌跡的無(wú)標定估計結果,計量目標物的位姿點(diǎn),推導出機器人無(wú)標定圖像中的目標物檢測與追蹤條件。按需連接視覺(jué)伺服控制器,通過(guò)求解機器人無(wú)標定運動(dòng)內積的方式,計算圖像視覺(jué)特征的伺服選擇標準,實(shí)現對機器人無(wú)標定圖像視覺(jué)特征的伺服選擇。然后,在無(wú)標定圖像中定義雅克比矩陣,根據圖像視覺(jué)分割原則,完成機器人圖像角點(diǎn)的伺服匹配處理,再通過(guò)確定強化控制參數的取值范圍,實(shí)現無(wú)標定圖像的視覺(jué)伺服控制。根據實(shí)驗可知,應用該方法可以解決智能機器人難以運動(dòng)至標定區域的問(wèn)題,為提高伺服控制指令的執行有效性提供了保障。

摘要:對旋翼無(wú)人機編隊控制進(jìn)行了研究，分析并簡(jiǎn)化了無(wú)人機模型。采用信息傳遞策略，提出了結合前饋與反饋的控制策略，前饋信息為長(cháng)機實(shí)時(shí)速度。仿真測試顯示，該策略在響應速度、穩定性和超調量上優(yōu)于傳統P控制器和PID控制器。通過(guò)構建兩架四旋翼無(wú)人機系統，進(jìn)行了編隊飛行實(shí)驗，實(shí)驗結果證實(shí)了策略的有效性。該策略在工程應用中顯示出價(jià)值和潛力，為旋翼類(lèi)多無(wú)人機編隊控制提供了解決方案。

摘要:圖書(shū)館搬運機器人對于圖書(shū)館數字化、便捷化能夠起到重要的促進(jìn)作用。提出一種結合雙目視覺(jué)進(jìn)行環(huán)境感知的方式,同時(shí)通過(guò)改進(jìn)趨近律的雙閉環(huán)非線(xiàn)性變結構控制,解決傳統控制方式當中向理想軌跡趨近速度與抖振現象之間的矛盾關(guān)系。經(jīng)過(guò)實(shí)驗驗證,在趨近律速度上,本文提出的改進(jìn)趨近律控制方式實(shí)際軌跡與理想軌跡的差值在0.009至0.197的范圍之內,傳統等速趨近律方式實(shí)際軌跡與理想軌跡的差值最好情況為滑膜增益是0.3時(shí),差值在0.098至0.354之間。同時(shí)在針對環(huán)境信息實(shí)時(shí)感知的實(shí)驗中,本文提出方式可更快避障并回到預定軌跡。相比之下,基于環(huán)境信息實(shí)時(shí)感知的圖書(shū)館搬運機器人自動(dòng)化控制系統更具優(yōu)越性。

摘要:為了實(shí)現高溫承壓破碎機械的連續運行，采用理論設計和模擬驗證的方式，開(kāi)發(fā)了一種新架構的電氣控制系統。針對某石化項目工藝配置情況，將常規“一控一”防爆電氣控制柜置于現場(chǎng)的形式，升級為“一控多”方式，并放置于安全區域，有效減小安全風(fēng)險、減少成本、實(shí)現集中控制。控制系統采用西門(mén)子最新的PLC1517H冗余CPU，并通過(guò)冗余方式與分布式I/O進(jìn)行通信。通過(guò)模塊化編程、UDT結構、永久區域等方法，使編程、組態(tài)更加準確高效。采用安全可靠的MODBUS RTU與中控系統實(shí)現通信，使其可以監控設備的運行狀態(tài)。通過(guò)現場(chǎng)運行反饋，控制系統保證了設備穩定、可靠的運行，操作、維護便利性較佳。

摘要:以往的防空武器集群打擊目標動(dòng)態(tài)分配方法由于設定的約束條件不夠全面,導致方法的分配效果不佳。因此,設計了基于改進(jìn)模擬退火算法的防空武器集群打擊目標動(dòng)態(tài)分配。在綜合考慮作戰效果、作戰成本、作戰效率等多個(gè)方面的因素,確定對應的防空武器集群打擊目標動(dòng)態(tài)分配的目標函數,并設定對應的約束條件,通過(guò)計算打擊目標的狀態(tài)轉移概率,對打擊目標的狀態(tài)準則進(jìn)行判定,由此定義打擊目標狀態(tài)轉移方程,在改進(jìn)模擬退火算法的作用下,確定最優(yōu)的打擊目標分配方案。分析實(shí)驗結果可知,與以往的防空武器集群打擊目標動(dòng)態(tài)分配方法相比,設計的基于改進(jìn)模擬退火算法的防空武器集群打擊目標動(dòng)態(tài)分配方法在實(shí)際應用中資源損耗量較低,分配效果較好。

摘要:武器裝備擔負保衛國土安全的重要使命，其保持穩定運行狀態(tài)具有重大國防、政治意義；因其裝備運行狀態(tài)不便中斷、故障定位過(guò)程復雜，使得傳統維修方式效率較低；裝備使用數據具有連續性、長(cháng)期性、不平穩性，甚至一些深度學(xué)習模型無(wú)法處理其中的退化狀態(tài)歷史依賴(lài)與關(guān)聯(lián)問(wèn)題；通過(guò)構建元器件層級的剩余壽命預測架構，對特征工程、退化指標構建以及Transformer-Bi-LSTM模型開(kāi)展研究，采用距離編碼技術(shù)，實(shí)現針對深度學(xué)習模型的技術(shù)創(chuàng )新，優(yōu)化模型預測效果；基于某型武器裝備主要器件正常試樣數據，進(jìn)行本方法分析驗證，在器件已運行時(shí)間達到90%設計試驗壽命長(cháng)度時(shí)能夠進(jìn)行有效且準確的剩余壽命預測，所提方法滿(mǎn)足武器裝備器件壽命預警及更換提醒、保障裝備戰備完好性的應用需求。

摘要:針對測控業(yè)務(wù)領(lǐng)域裝備種類(lèi)多、型號雜、布站分散、技術(shù)保障人力不足、遠程技術(shù)協(xié)助手段落后等實(shí)際問(wèn)題，結合測控裝備自身特點(diǎn)和運維保障規律，提出了采用數字技術(shù)構建測控裝備三維模型、信息流程邏輯模型，實(shí)現功能級數字測控裝備的建立。同時(shí)實(shí)際裝備上通過(guò)各種狀態(tài)信息感知器采集實(shí)際裝備狀態(tài)信息，利用軟件編程技術(shù)將各個(gè)感知器采集的信息進(jìn)行處理、格式編排、打包處理，并利用數字裝備和實(shí)體裝備間物聯(lián)網(wǎng)絡(luò )使數實(shí)裝備實(shí)現網(wǎng)絡(luò )互聯(lián)，實(shí)現數字裝備和實(shí)體裝備的狀態(tài)數據一致、狀態(tài)同步，實(shí)現基于數字測控裝備健康監測,并可利用數實(shí)同步有效的評估裝備狀態(tài)、進(jìn)行故障診斷。同時(shí)可利用算法實(shí)現智能學(xué)習，迭代更新數字裝備狀態(tài)信息庫；并可根據裝備狀態(tài)信息庫分析裝備狀態(tài)走勢，對裝備健康趨勢預估，實(shí)現了運維保障數字化。

摘要:為獲取某型帶長(cháng)尾管的固體火箭發(fā)動(dòng)機在工作過(guò)程中擴散段不同破損程度對其性能影響規律和影響機理，采用CFD方法對其進(jìn)行建模仿真分析，通過(guò)對比不同破損程度下的流場(chǎng)分布和推力變化，揭示了該型發(fā)動(dòng)機噴管擴散段破損對其流場(chǎng)和性能的影響規律；研究發(fā)現，氣體從缺口處流出部分在軸向截面上基本呈扇形，在扇形弧線(xiàn)和半徑相交處存在角結構；流場(chǎng)等值面可以劃分為缺口處等值面、非缺口處等值面和兩者之間相互作用等值面三部分；噴管在擴散段端口破損后會(huì )對下游流場(chǎng)產(chǎn)生影響，對上游流場(chǎng)影響非常小；隨著(zhù)擴散段端部缺口的增大，噴管推力方向與噴管軸線(xiàn)夾角逐漸增大。

摘要:隨著(zhù)無(wú)人移動(dòng)平臺的不斷發(fā)展,為其賦予高效的自主導航能力變得尤為重要；針對無(wú)人機自主導航常用的端到端強化學(xué)習方法存在訓練效率低、泛化能力和通用性差等問(wèn)題,引入了類(lèi)腦導航模型,基于長(cháng)短時(shí)記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )構建了類(lèi)腦細胞導航模型,通過(guò)整合編碼無(wú)人機智能體的自運動(dòng)信息,實(shí)現了網(wǎng)格細胞和頭朝向細胞的編碼,進(jìn)一步將這些信息作為深度強化學(xué)習算法D3QN的狀態(tài)補充表示；通過(guò)在A(yíng)irSim仿真環(huán)境的實(shí)驗表明,類(lèi)腦導航模型的引入能夠有效提高算法的訓練能力和無(wú)人機智能體的導航性能,相較于原D3QN算法,在環(huán)境目標改變的情況下仍能尋找到新的目標點(diǎn),有效提升了算法的泛化能力。

摘要:針對無(wú)人機遙感圖像中的亮度、尺度、圖像重疊等問(wèn)題,利用BBF優(yōu)化算法設計無(wú)人機遙感圖像配準方法。根據無(wú)人機遙感成像原理,獲取無(wú)人機遙感圖像作為配準對象,通過(guò)圖像融合、校正等步驟,完成初始遙感圖像的預處理。提取無(wú)人機遙感圖像的SIFT 特征點(diǎn)和輪廓特征,利用BBF優(yōu)化算法搜索當前圖像與參考圖像之間的特征匹配對,完成圖像的特征匹配。最終通過(guò)粗匹配、精匹配和消除錯誤匹配點(diǎn)三個(gè)步驟,得出無(wú)人機遙感圖像的配準結果。通過(guò)效果測試實(shí)驗得出結論:與傳統配準方法相比,優(yōu)化設計方法的特征匹配點(diǎn)準確率提升5.15%,漏配率降低了3.75%。

摘要:隨著(zhù)無(wú)人機系統廣泛應用，無(wú)人機飛行安全問(wèn)題日益凸顯。為滿(mǎn)足無(wú)人機云對空域內無(wú)人機及時(shí)告警、高效管制需求，提出了一種無(wú)人機地理圍欄算法。該算法預處理采用耳切法對水平圍欄進(jìn)行三角剖分，構建三角形鄰接表；運行時(shí)周期性檢測無(wú)人機是否圍欄內部并產(chǎn)生邊界違規告警；高度圍欄采用高度邊界限制檢測，水平圍欄基于鄰接三角形法進(jìn)行邊界違規檢測，其采用廣度優(yōu)先搜索來(lái)搜索包含無(wú)人機位置的三角形，搜索的起始節點(diǎn)基于上一次無(wú)人機所處的三角形；利用開(kāi)發(fā)的模擬無(wú)人機云系統，進(jìn)行了無(wú)人機水平勻速飛行仿真；仿真結果表明：該算法能夠快速、準確地描述無(wú)人機違反地理圍欄邊界的狀態(tài)，適用于同時(shí)包含禁出區和禁入區的三維地理圍欄。

摘要:針對金屬板中缺陷定量評價(jià)問(wèn)題,提出了一種基于波包絡(luò )和相位失配的蘭姆波缺陷定量反演方法；通過(guò)有限元仿真,研究了缺陷幾何參數與蘭姆波瞬時(shí)相位和波包絡(luò )的關(guān)系。結果表明,蘭姆波瞬時(shí)相位和波包絡(luò )與缺陷尺寸參數的變化有較好的相關(guān)性,根據兩個(gè)特征參數計算的瞬時(shí)相位累積誤差和幅值累積誤差可以定量表征缺陷尺寸參數的變化；在此研究基礎上,結合貝葉斯理論,提出了一種基于波包絡(luò )和相位失配的蘭姆波缺陷定量反演方法。開(kāi)展金屬板中缺陷反演實(shí)驗,驗證了該方法對金屬板中缺陷大小和位置反演的有效性和可行性,其中平面槽型、階梯槽型和圓形腐蝕缺陷的各種反演誤差均小于3%。研究工作為金屬板中缺陷定量識別與評價(jià)提供了可行方案。

摘要:有意電磁波與汽車(chē)儀器電磁傳輸波產(chǎn)生的混合干擾,降低了汽車(chē)組合儀表的穩定運行能力,造成儀表設備失靈。為避免上述情況的發(fā)生,設計汽車(chē)組合儀表有意電磁干擾空時(shí)域聯(lián)合分離系統。在步進(jìn)電機驅動(dòng)電路中,設置汽車(chē)組合儀表控制器、分離電源與 PCB 電路板、有意電磁干擾數字傳感器。分配有意電磁波空時(shí)域源地址,通過(guò)計算干擾信號平坦度的方式,確定脈沖參數的取值范圍,實(shí)現汽車(chē)組合儀表有意電磁的空時(shí)域干擾效應分析。估算有意電磁波干擾信號的數目,按照信號分解的處理原則,求解聯(lián)合分離修正函數,實(shí)現電磁干擾的聯(lián)合分離。實(shí)驗結果表明,設計系統應用后可以在混合信號中,按照空域、時(shí)域標準的不同分離有意電磁波,不會(huì )因混合干擾降低汽車(chē)組合儀表的穩定運行能力。

摘要:寬帶數字陣列雷達通道失配嚴重的情況下，帶寬分割法相比逆傅里葉變換法均衡效果更好，但其在不完全分解時(shí)重建誤差較大且占用硬件資源過(guò)多。針對上述問(wèn)題，該文提出一種延長(cháng)帶寬非均勻抽取均衡算法。首先，設定需要劃分的子帶數目，根據阻帶截止頻率的位置合并不參與均衡的子帶；然后，根據待均衡子帶的頻率特性對其進(jìn)行非均勻抽取；最后，對抽取后的待均衡子帶實(shí)現均衡、插值和合并操作。仿真結果表明，在均衡子帶個(gè)數和重建誤差相等的情況下，相比帶寬分割法，提出方法的幅度改善因子和相位改善因子分別提高5.39 dB和7.48 dB，降低了運算復雜度和硬件資源占用率。

摘要:對人體姿態(tài)識別及現代智能化工程設計成為人機交互領(lǐng)域的重要研究方向進(jìn)行了研究。在實(shí)現更高效、智能的人體姿態(tài)識別中,采用了基于密度的帶有噪聲的應用空間聚類(lèi)與隨機森林(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Random Forest,DBSCAN-RF)的分類(lèi)訓練器,該方法的技術(shù)創(chuàng )新和獨特之處在于結合了密度聚類(lèi)和隨機森林的優(yōu)點(diǎn),能夠有效地處理帶有噪聲的數據集,并具有較高的計算效率和可擴展性。通過(guò)實(shí)驗測試,DBSCAN-RF算法的識別召回率最高達到了98.64%,相比于傳統的RF算法、K-means-RF以及Mean-shift-RF算法,其數值分別增加了6.37%、4.28%、3.95%。同時(shí),DBSCAN-RF算法在跌倒和正常走路的識別召回率分別達到了95.31%和96.48%。此外,DBSCAN-RF算法的測試時(shí)間均低于62 ms。經(jīng)實(shí)際應用滿(mǎn)足了現代智能化的人體姿態(tài)識別工程上的應用,為現代智能化的人體姿態(tài)識別提供了可靠的技術(shù)支持。

摘要:在生物基因多序列比對過(guò)程中，早期的方法僅計算了單一的Spark集群參數，導致算法的并行效果較差。為此，設計了基于Spark云計算的生物基因多序列比對方法。基于獲得的生物遺傳序列數據，對其進(jìn)行了優(yōu)化，并通過(guò)計算不同序列間的匹配度，對生物基因多序列比對任務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)規劃。利用Spark云計算技術(shù)，構建Spark集群，并對多個(gè)Spark集群的參數進(jìn)行計算。利用多種生物基因序列之間的相似性與差異性來(lái)選擇最佳的匹配路徑，在此基礎上，建立多個(gè)生物基因序列比對的并行計算模型，并對其進(jìn)行求解，得到對應的多個(gè)序列對比對的并行算法。實(shí)驗結果表明:該方法具有更好的并行性，能夠有效提高多序列比對的性能。

摘要:在路徑規劃領(lǐng)域，快速探索隨機樹(shù)（RRT）算法是機械臂解決復雜環(huán)境中的路徑規劃問(wèn)題的重要工具，然而其純隨機的采樣環(huán)節導致大量的無(wú)效或低效嘗試，浪費了計算資源。為解決此問(wèn)題，提出一種基于多次采樣啟發(fā)式策略的改進(jìn)RRT算法（MH-RRT）。利用啟發(fā)式函數評估多個(gè)采樣點(diǎn)的代價(jià)值，選擇代價(jià)值最低的采樣點(diǎn)，引導路徑樹(shù)更快地向目標點(diǎn)生長(cháng)；將啟發(fā)式函數策略類(lèi)似地有效改進(jìn)了RRT*算法和雙向RRT*算法；深入探討不同參數對改進(jìn)算法性能的影響，并確定最優(yōu)參數組合。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)算法在路徑搜索時(shí)間、路徑長(cháng)度以及采樣點(diǎn)數量等方面均能取得顯著(zhù)提升，提高了路徑規劃的有效性。

摘要:針對河流水文存在預測精度不高的問(wèn)題，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設計了分布式的降雨和水文信息自動(dòng)采集系統，并提出了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )模型對河流水位和徑流量進(jìn)行預測的方法。首先通過(guò)分析確定了影響河流水文的主要因素，將流域范圍內的降雨量信息組成網(wǎng)格化的二維圖形矩陣。然后提出了GCNN-LSTM預測模型，將含有降雨信息的二維圖形矩陣作為網(wǎng)絡(luò )模型的輸入，獲取該流域內降雨與水文變化的時(shí)空分布特征。最后采用所提出的GCNN-LSTM預測模型對河南省周口市段潁河的歷史水文數據進(jìn)行訓練，再利用訓練后的網(wǎng)絡(luò )對測試集數據進(jìn)行預測，得到了較高精度的徑流量和水位結果，徑流量預測結果的RMSE、MAPE和MAE分別僅為17.09m3/s、1.68%和8.57m3/s，水位預測結果的RMSE、MAPE和MAE分別僅為0.32m、0.65%和0.29m，與其他幾種預測方法相比表現出了優(yōu)越性，對科學(xué)合理利用水資源和防洪減災具有重要意義。

摘要:為清理變電站聯(lián)排變壓器狹小空間內的異物,設計了一種超冗余多關(guān)節機械臂。根據機械臂的運動(dòng)學(xué)特性在機器人工具箱建立了運動(dòng)學(xué)模型,利用正運動(dòng)學(xué)分析了萬(wàn)向節角度和驅動(dòng)繩長(cháng),并利用蒙特卡洛法建立了機器人的工作空間。為縮短軌跡路線(xiàn)、減少隨機樹(shù)點(diǎn)數目,提出了基于改進(jìn)后的RRT算法的軌跡規劃方法,利用貪心算法進(jìn)行軌跡優(yōu)化,仿真結果顯示路徑長(cháng)度減少20%且規劃時(shí)間提高60%；利用多階貝塞爾曲線(xiàn)進(jìn)行軌跡平滑,降低軌跡路線(xiàn)曲率。改進(jìn)后的RRT算法可以有效的避障,且軌跡更為精確、曲率較小、處理速度更快,可以快速有效的完成異物清理工作。

摘要:當前解碼器同步觸發(fā)信號在調制過(guò)程中容易受到噪聲影響造成信號失真,導致解碼后的圖像細節模糊。為了增強圖像清晰度,提出面向圖像高清傳輸的解碼器同步觸發(fā)信號調制技術(shù)。在設計的FPGA平臺中,采用并發(fā)控制機制確保SRAM存儲模塊多任務(wù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)避免數據沖突與不一致。并結合電力載波模塊和PLC網(wǎng)絡(luò )傳輸器保證系統的同步性與一致性。基于16×16并行累加器輸出對SRAM進(jìn)行尋址,并通過(guò)同相與正交頻率運算獲取基帶信號。同時(shí)結合DDS數字合成理論實(shí)現符號速率自由控制,在此基礎上,使用5通道解碼器同步觸發(fā)信號調制將傳輸信息位映射成同步傳輸序列,并通過(guò)施加振蕩電流,并利用數據擬合辨識方法構建傳遞函數,調整調制信號以改善傳輸中的畸變與衰減,由此完成信號調制。實(shí)驗結果表明,該技術(shù)對BPSK、QPSK、FSK信號的調制誤差分別為1dB、1dB、2dB,對圖像解碼效果的影響較低,能夠獲得細節清晰的高清圖像。

摘要:為支撐海量數據傳輸與寬帶無(wú)線(xiàn)通信系統需求,提出了一款寬頻帶雙圓極化微帶天線(xiàn)。采用微帶天線(xiàn)作為基本輻射單元,基于層疊寄生貼片方式與加載空氣腔方法展寬天線(xiàn)工作帶寬并提高增益值,利用電容加載的三分支線(xiàn)定向耦合器對天線(xiàn)單元進(jìn)行饋電進(jìn)一步展寬天線(xiàn)帶寬,并實(shí)現雙圓極化輻射特性。單元電性能仿真結果良好,阻抗與軸比相對帶寬達27.9%,峰值增益達到5.6dBi。基于輻射單元進(jìn)行4×4陣列組合,所設計陣列天線(xiàn)阻抗帶寬覆蓋7.2 ~ 9.4 GHz,同一單元不同極化與不同單元間端口間隔離度均 ≥ 15 dB,軸比在通帶內均 ≤ 3 dB,方向圖仿真與測試結果吻合良好,驗證了設計方案的正確性。

摘要:動(dòng)力傳動(dòng)系統的性能評估在陸上機動(dòng)裝備試驗鑒定過(guò)程中具有重要意義。機電復合傳動(dòng)系統所具有的多動(dòng)力源協(xié)同工作、高效多模供電、結構復雜度和集成度高等特點(diǎn)決定了現有評估方法無(wú)法給出完善、充分的性能評估結果。為充分滿(mǎn)足對系統設計、匹配、控制、耐久性等系統指標及部件性能指標的驗證與考核需求，提出新的機電復合傳動(dòng)系統部件級性能評估方法。基于機電復合傳動(dòng)裝置的綜合性能評價(jià)指標體系，開(kāi)展了機電復合傳動(dòng)裝置的系統級、部件級性能評估方法研究，通過(guò)綜合賦權確定了指標的不同權重，提出了發(fā)動(dòng)機、電機等不同部件的評估方法，并提出了層次分析法與模糊綜合評估法相結合的系統級評估方法，綜合考慮了機電復合傳動(dòng)系統中各關(guān)鍵部件對系統性能的影響程度，確定了指標體系中各項指標對表征系統性能的貢獻度。

摘要:現階段導彈點(diǎn)火電路的測試需配備專(zhuān)用測試設備,設備種類(lèi)多、操作方法復雜繁瑣、測試精度低、測試效率低下,已逐漸難以滿(mǎn)足通用化、輕小型化和高精度的要求；因此,針對導彈點(diǎn)火電路的測試需求,綜合考慮可靠性和經(jīng)濟性等因素,研制了一套涵蓋七型導彈火工品測試的點(diǎn)火電路測試儀,該點(diǎn)火電路測試儀具有重量輕、體積小、操作簡(jiǎn)單等特點(diǎn),首次實(shí)現火工品電路自動(dòng)測試,大大提高測試效率；闡述了其系統組成及工作原理,詳細介紹了硬件設計、系統軟件架構設計及測試流程設計；實(shí)際應用結果表明:點(diǎn)火電路測試儀滿(mǎn)足測試性、穩定性、安全性和可擴展性等要求,大大提高了火工品測試的自動(dòng)化程度和精度,且測試過(guò)程安全可靠,相比傳統測試方法有了很大改進(jìn),確保了導彈發(fā)射的可靠性和飛行任務(wù)的成功率。