为实现固定翼无人机集群对理想编队构型的跟踪,研究了执行器存在未建模动态和不确定性的无人机集群系统的固定时间编队跟踪控制问题.首先,建立了无人机集群的三自由度运动学模型.其次,基于一种收敛时间独立于初始条件的固定时间终端滑模,设计了分布式固定时间编队协同跟踪控制器,利用控制器中的鲁棒项补偿外部扰动,通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的固定时间稳定性.最后,对所设计的控制器进行了数值仿真验证,仿真结果表明:所设计的控制器能够使无人机集群在固定时间内组成理想编队构型,同时系统具有鲁棒性.
为解决现有光伏电站绝缘子的机械故障检测模型准确率低和泛化性差的问题,提出了一种基于机器视觉的光伏电站绝缘子机械故障检测方法.该方法首先计算绝缘子图像亮度修正系数并进行亮度修正,然后使用改进的FCN(Full Convolutional Network,全卷积网络)对光伏电站绝缘子进行分割和轮廓凸包检测,并进行连通域标记和质心坐标计算,最后建立绝缘子机械故障定位模型,根据等距质心定位绝缘子故障位置.实验结果表明光伏电站绝缘子故障平均定位误差为18像素,大雾天气和光照不均情况下检测成功率分别为82.5％和96％,算法时间复杂度为0.066～0.076ｓ.
为了解决到达时间(Time of Arrival,TOA)算法中基站与待定位标签时钟不同步导致定位精度低的问题,基于差分GPS定位技术,提出了一种用于超宽带-到达时间(Ultra Wide Band-TOA,UWB-TOA)室内定位系统的时钟定标方法.在TOA定位算法的基础上,增加一个位置已知、与待定位标签时钟差固定的定标标签,通过定标测试计算待定位标签与定标标签之间固定的时钟差.将该固定时钟差补偿到TOA定位测距中,实现对待定位标签的时钟修正,不仅能提高定位效率还能提高定位精度.在MATLAB中对矩形、叉形、椭圆等轨迹的运动标签在固定时钟差、线性时钟差、非线性时钟差等多种误差下进行定位仿真实验,结果表明所提的时钟定标方法通过补偿提高TOA算法定位精度85％以上,验证了定标方法的正确性和有效性.
针对车辆半主动悬架振动控制问题,提出了一种基于天牛须粒子群优化(Beetle Antennae Searchand Particle Swarm Optimization,BAS-PSO)的自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)策略.通过搭建被控模型和设计自抗扰控制器,实现了对车辆悬架系统抗扰能力的增强.为解决ADRC参数需要人工试取整定的问题,在PSO算法的基础上融合了BAS算法,有效克服了粒子群的局部最优问题,并以车辆性能指标的均方根值为目标函数,进行控制算法优化.在MATLAB/Simulink环境下进行仿真实验时,将基于BAS-PSO的ADRC与被动悬架、粒子群的ADRC和粒子群PID控制进行了验证和比较.结果表明,所提出的控制策略具有更好的减振效果.
航空航天领域常用薄壁筒段件的铣削存在工件装夹困难、铣削设备单一且成本高、常规工艺参数不适用等难点,为解决这些问题,提出了一种基于六自由度工业机器人的解决方案.结合薄壁筒段件的结构特点与铣削工艺需求,开发了组成末端执行器的框架单元、铣削单元、检测单元、运动单元和清理单元.采用球头铣刀分别在模拟件和试验件上铣圆弧槽以验证该设备的可行性并检验其铣削性能,先用模拟件试切以研究不同工艺参数对铣削过程和铣槽质量的影响,然后根据模拟件的试验结果确定走刀方案并在试验件上试切以预测该设备对实际薄壁筒段件的铣削效果.试验结果表明该设备的铣削效果良好,试验件槽深平均值偏差为0.014 mm,可达到IT8精度等级,表面粗糙度(Ra)范围为1.038～6.079μm,证明了该设备具备铣削薄壁筒段件的能力,可以用于实际加工生产.
基于布里渊光时域分析(Brillouin Optical Time Domain Analysis,BOTDA)的分布式光纤传感器具有测量范围远、精度高、可测温和测应变等优势,目前在大范围、长距离传感领域中广泛应用,如桥梁、建筑、道路等.然而目前大部分布里渊散射信号都是运用洛伦兹拟合算法进行寻峰解调,解调精度受噪声影响较大.提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的降噪寻峰算法,利用Hankel矩阵对测温信号进行升维,对BOTDA测温系统的仿真信号进行分解,并通过实验验证了利用SVD对测温信号降噪来提升测温精度的可行性.
为解决小样本变工况轴承故障诊断中故障诊断模型参数多且泛化性能弱、故障诊断率低、诊断速度慢的问题,提出了将高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)机制与元迁移学习(Meta Transfer Learning,MTL)相结合的在线故障诊断方法.首先,将不同工况的原始振动信号转化为二维灰度图像,采用改进后的残差网络作为特征提取器进行特征提取.在不提升模型复杂度的情况下,增强了模型对重要特征的关注度,增强了模型的特征提取能力.之后,将提取到的特征与现场数据结合进行元训练,获得训练参数.最后,在元测试阶段,利用不同工况的元学习任务对模型进行微调,实现在线变工况轴承故障诊断.对比实验验证了本文方法的有效性和泛化能力.
针对机器对机器(Machine to Machine,M2M)通信设备数量的持续增大导致M2M通信在当前蜂窝网络架构下会产生网络拥塞和接入成功率下降的问题,提出了一种基于设备能耗率分簇的M2M通信随机接入方法.该方法中M2M通信设备根据自身能量消耗率划分优等簇,即能耗率越大其优等级越高,优等级高的簇内设备享有随机接入资源的优先分配权,其随机接入资源由每簇的簇头代表簇接收,并在簇内设备之间通过随机接入竞争过程实现分配.仿真结果表明,相对于接入级限制(Access Class Barring,ACB)方法,该方法在接入成功率方面提升约5％,在延迟方面降低约10 s,能够有效降低设备能耗,提高设备接入的成功率.
航空、航天等领域的高速发展对精密热流测量技术提出了更严苛的挑战.ITO/In2O3陶瓷材料相比贵金属材料有着更高的塞贝克系数,并拥有低密度和优异的高温力学性能.基于有限元仿真方法,建立了ITO/In2O3热电堆型薄膜热流传感器热电学仿真模型,设计了2种薄膜热流传感器结构,综合分析了热电堆在不同的热阻层分布、热阻层厚度和热流密度下的传热性能和输出动态响应变化,提出了ITO/In2O3薄膜热流传感器的优化设计方案.
针对空间用磁悬浮隔振平台六自由度运动量测量系统复杂、成本高、测量与驱动异位等问题,提出一种激励器磁感应位置测量方法.首先运用分子环流法、镜像法和Biot-Savar定律建立激励器气隙磁场精确解析模型;进而结合法拉第电磁感应定律建立激励线圈在单自由度方向以恒定速度运动时位置与感应电压的解析模型;最后通过有限元仿真和物理实验对上述位置与电压关系进行了验证.结果显示,所提出解析模型的计算结果与实验及仿真结果的满量程偏差均在±5％以内,拟用于测量的线性区的偏差在5％以内,可知所提出的激励器磁感应位置测量方法是可行的.
针对通道间串扰校准评价离散性较大并且受测量系统本底噪声和偏移影响严重的问题,提出了使用绝对值的平均值计算干扰分量值以降低离散性,通过绝对值幅度合成法剔除本底噪声和偏移的影响,从而获得离散性良好、受本底噪声与直流偏移影响较低的通道间串扰测量结果.并基于该方法与流程,讨论了不确定度的来源,主要包括信号源误差、数据采集系统增益误差、幅度分辨力误差、测量通道直流偏移、干扰本身的测量误差、本底噪声的测量误差和测量重复性等,并建立了不确定度模型.最后结合实例,给出了通道间串扰的不确定度评价结果,验证了所述方法的实用性与可行性.
为了改善视觉导向的精度和计算性能,提出一种基于序列图像车道线检测的自主导向方法.首先,将获取的图像转换成HSV图像格式,划定车道线感兴趣区域(Region of Interest,ROI),对S和V通道的图像采用提出的区域垂直斜分OTSU算法实现二值化;然后,融合H、S和V通道二值化后的图像,对其进行边缘提取,依据提出的参数约束Hough变换,辨识出车道标识线;最后,结合序列图像的车道线位置,计算出车体的位姿,根据建立的导向控制模型,控制无人智能车的左右打轮幅值.理论分析和实验结果表明,该方法可以增强车道线辨识的实时性和鲁棒性,提高导向的精度.
定期对埋地管道进行检测有利于管道的维护管理和完整性评价.对埋地管道常用的外检测和内检测技术进行了综述,包括用于管道缺陷检测的超声检测、涡流检测、漏磁检测和视觉检测,以及用于管道变形检测的通径检测法、超声波法、激光三角法、环形光投射成像法等.阐述了各检测方法的基本原理,总结了各自的优势与局限性,为检测技术的选择提供了有效参考.梳理了埋地管道检测技术的发展现状,特别是电磁超声、漏磁、视觉内检测技术的新进展,分析了管道检测的发展趋势,并给出了一些技术难点的解决思路.目前的研究热点表明,埋地管道检测技术正在朝着复杂化对象的检测新方法、缺陷定量化、检测数据可视化的方向发展.
作为航空发动机最重要的组成部件之一,叶片往往工作于恶劣的高温、高速、强腐蚀环境中,很容易发生损伤失效,因此叶片能否可靠工作将直接影响飞行器的整体安全,故采用先进的无损检测与在线监测技术保障航空发动机叶片的安全和稳定运行具有重要的应用价值和现实意义.综述了以超声检测、涡流检测、交流磁场检测、红外热像检测为代表的叶片无损检测方法的发展现状,总结了上述方法的原理、特点以及存在的不足,探讨了现有叶片无损检测技术进一步的发展方向;阐述了以电磁监测、应变监测、声发射监测技术为代表的航空发动机叶片在线监测方法,归纳了现有叶片监测方法存在的不足之处,展望了未来航空发动机叶片智能监测技术的发展前景.
基于软件测试的角度,聚焦航天嵌入式软件隐含需求分析,提出需求颗粒度分析、代码设计无依据分析、引申推导分析3种隐含需求分析方法,研究构建了包含隐含需求库在内的可良性循环利用的隐含需求分析框图.结合实践应用,从接口、可靠性安全性、恢复性、性能、功能等方面给出了航天嵌入式软件典型隐含需求.研究成果不仅可以指导研发过程的需求分析与编码、提升软件研发质量,而且可以指导测试过程的测试需求分析与测试设计,避免因测试疏漏而导致的软件缺陷遗漏,从而有效提升软件质量.
同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是移动机器人与智能车辆实现环境感知、实时定位的关键技术.随着科技的不断发展,具有便携、扫描范围广等优势的手持旋轴激光雷达应用愈加广泛.为了解决手持旋轴激光雷达在运行过程中由于旋转引起的特征点稀疏导致定位建图质量差的问题,提出一种改进的SLAM算法.在LIO-SAM算法的基础上计算了一种表征点云强度信息的特征点,在提取几何特征边缘点与平面点时,将周围强度值变化较大的点作为一种新的特征点引入点云匹配.同时,通过实时判断系统是否存在退化风险,从而动态调整滤波数值设置,保证了系统运行的稳定性.实验结果表明,在手持旋轴激光雷达采集的户外场景数据下,经过改进的SLAM算法相比LIO-SAM算法有更好的定位与建图效果.
针对目前激光即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在面对几何特征匮乏的室内环境时易产生定位累积误差大、建图效果较差的问题,提出了基于局部块特征优化并融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)数据的激光SLAM方法,在激光点云位置信息和强度信息的深度图上划分局部块作为最小单元,并提取几何域特征和强度域特征作为匹配依据,同时融合IMU数据计算帧间位姿变换,改善了几何特征匮乏环境的建图效果并提升了轨迹计算精度.最后,通过该方法与先进的LOAM和LeGO-LOAM方法在KITTI数据集的仿真实验结果比对以及真实环境建图效果分析,证明局部块几何特征有效减少了累积误差,提升了匹配精度,同时局部块强度特征对几何特征匮乏的情况增加了强度域的约束,改善了"跑飞"等不良现象.
原子陀螺是基于量子物理原理和量子技术的新型高性能惯性传感器,在国防、军用以及民用等领域均具有广阔的应用前景,已成为国内外惯性技术领域的研究热点.目前原子陀螺主要分为核磁共振陀螺、无自旋交换弛豫陀螺和原子干涉陀螺,分别对它们的研究历程和现状进行了详细介绍,并对原子陀螺的未来发展趋势方向进行了展望,最后针对国内原子陀螺技术研究提出了一些思考.
路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段.针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法.该方法首先将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与具有高分割精度的U-Net网络相结合,对路面区域图像进行分割提取;之后实现了一种基于循环生成对抗网络的路面阴影消除算法,对已经提取的路面图像进行阴影消除;最后基于残差结构构建了路面状态分类器,实现高准确率的路面状态检测.实验结果表明,采用该方法可以消除路面状态检测过程中高速公路两侧景物和路面阴影对状态检测带来的干扰,实现了对路面干燥、积雪、积水和结冰4类状态的准确识别.基于高速公路监控视频进行测试时,识别率可达97.9％.
航空发动机高空模拟试验作为检验航空发动机性能的重要手段,其试验流程中采集的各传感器测点数据极为重要与珍贵.为了使数据信息的展示更为直观并且更深入挖掘数据潜在的价值,提出基于多框架集成的航空发动机高空模拟试验台数据流实时迁移及可视化技术.首先,利用MyBatis-Plus自动视图层构建可视化技术将存储于底层历史数据库中的信息直观地展示于Vue框架的浏览器端表结构空间中,方便试验员查看分析;然后利用基于GateWay限流机制的JDBC接口融合全量/增量和基于负载均衡机制的MyBatis框架融合多线程并行传输流的数据流迁移技术,将历史数据库中可供后续算法分析利用的重要数据信息同步至本地数据库中;最后,利用Vue框架的数据流前端监控界面,验证数据可视化展示的直观性、完整性、有效性和数据流同步的实时性.
