带减振器机抖激光陀螺惯性测量单元标定方法研究

由于减振器会产生形变,使得带减振器的机抖激光陀螺惯性测量单元(IMU)不能使用由精密转台提供姿态基准的标定方法进行标定.提出了一种带减振器的机抖激光陀螺IMU标定的新方法,该方法先将IMU固联在精密转台上,不启动陀螺,依靠转台提供姿态参考标定出加表各误差参数;在此基础上装上减振器,设计了IMU陀螺误差参数标定路径,根据...     

基于双重酉滤波的再入目标实时跟踪

适当的运动模型和估计方法是提高再入目标跟踪性能的关键.选择机动再入动力学模型,将再入目标跟踪问题转化为状态和参数的联合估计问题,并利用试验数据分析了再入模型状态和参数的相关性.针对原始双重酉滤波算法的确定性系统输入假设造成信息损失的局限性,提出了一种基于随机性系统输入假设的改进双重酉滤波算法,并从理论上分析了该算法的估...     

小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

一种基于SSNF的新型阈值滤波去噪算法

介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。     

油溶性纳米ZnS粒子的制备、表征及在油品中的分散稳定性

采用均匀沉淀法制备硬脂酸修饰的纳米ZnS粒子,用扫描电子显微镜、红外光谱仪和热分析仪对其结构进行了表面分析,通过离心试验考查在基础油中的分散稳定性.结果表明硬脂酸修饰的纳米ZnS粒子粒径在20～50 nm之间,且分布均匀;表面修饰剂与纳米粒子之间发生了化学反应,从而使得纳米粒子在基础油中具有优良的分散稳定性.作为油品添加剂,硬脂酸对纳米ZnS粒子的最佳修饰比例为21(物质的量比).     

轰击能量对Ti-Si-N纳米复合膜生长与力学性能的影响

采用离子束辅助沉积法(IBAD)在单晶硅片上制备了Ti-Si-N纳米复合薄膜,研究了轰击能量大小对Ti-Si-N纳米复合薄膜生长及力学性能的影响,同时探讨了轰击能量对Ti-Si-N纳米复合薄膜的生长机理的影响.通过原子力显微镜(AFM)、纳米压入仪、光电子能谱(XPS)和X射线衍射分析(XRD)等现代分析技术,对Ti-Si-N纳米复合薄膜的晶粒大小、力学性能、成分与相结构进行综合表征分析.试验结果表明当轰击能量为700 eV时,Ti-Si-N薄膜晶粒直径达到了最小值11 nm,此时Ti-Si-N薄膜的硬度相对最高,为33 GPa.     

基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。