基于激光雷达的风力机偏航误差纠正策略

在分析了现有测风系统不足的基础上,通过风洞实验验证了不同入射角来流风速对风速仪测风的影响,证明了现有风速测量的不准确性。在此基础上提出了激光雷达风轮前方测风系统,根据电量损失的百分比和偏航误差的余弦平方关系曲线,通过在风电场安装激光雷达,收集激光雷达和现有测风系统(机舱后方气象架和测风塔)的风况数据,对数据进行相关性及拟合分析,得出现有测风系统所测量风向的偏差值。通过在人机界面(HMI)中修正此偏差值可以减少功率损失。     

两种测风仪的动态比对试验及分析

针对超声波测风仪的不断应用,在自然风场条件下实施了超声波测风仪和现有自动气象站机械旋转式测风仪的动态比对试验。通过对风向风速的采集数据进行处理分析,总结了超声波测风仪和机械旋转式测风仪的动态性能。试验结果表明,2种测风仪的2,10min平均值可比较性偏差小于瞬时值;随着风速的增大,风速值的可比较性系统偏差向负向漂移,风速值的标准偏差增大,风向值的标准偏差减小。造成2种测风仪测量结果差异的原因主要是系统惯性特征、风场的自身湍流特性以及测风仪结构的不同造成流场特性的变异。     

多光束测风激光雷达技术分析和比较

 多光束测风激光雷达是在假设探测的时间内气溶胶团的结构不发生变化的条件下,利用接收到的多光束气溶胶后向散射信号的强度,通过不同计算方法得到水平风速。这种系统具有设备简单、对硬件要求不高等优点。本文分析并比较了基于多光束雷达信号之间的相关性的多光束测风激光雷达和基于两个多波束激光雷达信号的傅里叶变换的比值的多光束测风激光雷达两种技术,后者具有可快速计算水平风速的优点。     

基于Fizeau干涉仪的直接探测多普勒测风、激光雷达研究

回顾了基于Fizeau干涉仪的多普勒测风激光雷达的基本原理，在对测风雷达的主要参数说明的基础上，分析了多通道探测器的选择以及由于干涉仪圆形口径引起的通道间的能量修正系数问题，最后对基于Fizeau干涉仪多普勒测风激光雷达雷达系统的风速测量误差进行了数值模拟．结果显示，研制中的基于Fizeau干涉仪的多普勒测风激光雷达系统在5km以下范围内，风速测量误差可以达到0．56m／s（30s积分实际时间）．     

平流层飞艇机载风速测量方法

 风场数据是平流层飞艇实现长时驻空和飞行控制的重要参数。针对平流层空气稀薄、传统机载压力式测风速方法测量精度低等问题,提出一种利用激光雷达直接探测技术的平流层飞艇机载风速测量方法。设计了基于直接探测原理的多普勒激光雷达测风速系统,构建了分别以FPI（Fabry-Perot干涉仪）和MZI（Mach-Zehnder干涉仪）为鉴频器的条纹成像技术的风速反演数学模型,并进行了数值仿真分析。结果显示,在355 nm波长出射激光和20 m/s径向风速条件下,FPI-条纹成像技术与MZI-条纹成像技术的径向风速测量误差分别为11.0%和6.5%,测量分辨率分别为1.90 m/s和1.62 m/s,表明该方法能够满足平流层飞艇机载风速测量要求。     

基于镜频抑制零差探测的全光纤测风激光雷达系统

相干多普勒测风激光雷达多采用外差技术来获得大气风场在雷达径向方向上的速度大小和正负.本文基于镜频抑制技术,使用全光纤90°相位控制器研制了连续相干多普勒测风激光雷达系统.该系统通过对本振光或接收信号进行相位控制,得到正交的IQ信号,采用镜频抑制技术,探测得到径向风速的大小和正负,相对于使用外差技术的相干多普勒激光雷达系统,该系统具有信噪比更高、雷达存储能力更强、在相同的ADC采样速率下测速范围更大等特点.文中最后通过与风速计的大量对比试验,进一步对连续相干多普勒测风激光雷达系统的数据的可信性进行了验证.实验结果表明,该系统测得的风向正负与风速计完全一致,风速大小的偏差为-0.03 m/s,标准差为0.63 m/s,具有较高的探测精度.      

激光雷达径向风速数据的小波分析降噪研究

非相干多普勒激光雷达能够通过大气后向散射信号反演径向风速。然而激光雷达测量的后向散射信号包含的各种噪声和干扰信号会严重影响反演精度。我们采用离散小波变换,应用双正交小波和随距离变化的阈值设定方法,对非相干多普勒激光雷达的径向风速数据进行了降噪处理,以提高风速反演精度。通过分析均方差以及相关系数,并与现场数据比对,显示该方法能够显著降低激光雷达风速测量误差。     

对流层风廓线雷达资料质量分析

为了检验对流层风廓线雷达观测数据的准确性,利用2014年6-7月咸宁的对流层风廓线雷达和GPS移动探空资料,以GPS探空观测值为参考,对对流层风廓线雷达的观测质量进行对比分析,定义两者风向偏差在15°以内或风速偏差在3m/s以下的样本为有效样本,通过比较有效样本占总样本数的比值来判断风向和风速数据的质量。结果表明:降水量对风场影响不明显,风速和风向有效样本数的变化不同,比较时段内,风向数据的质量优于风速,降水提高了风向数据的质量;1~10km高度,风向数据的质量较好,而降水将提高该数据的质量;8km高度以下,风速数据的质量较好,降水对该数据的质量起反效果。总体来说,除近地层(1km以下)外,风速值越大,风向数据的质量越好,降水对高层风向数据的质量有正贡献。     

基于小波分析提高风速测量精度的研究

非相干多普勒激光雷达能够通过大气后向散射信号反演径向风速,然而激光雷达测量的后向散射信号包含的各种噪声和干扰信号会严重影响反演精度。我们采用离散小波变换,应用双正交小波和随距离变化的阈值设定方法,对非相干多普勒激光雷达的径向风速数据进行了降噪处理,从而提高风速反演精度。通过分析均方差以及相关系数,并与现场数据比对,显示该方法能够显著降低激光雷达风速测量误差。     

超声波式与螺旋桨式测风传感器数据对比分析

风速风向测量对船舶航行、系泊、防台、救援等有重要的作用,文中以超声波测风传感器数据为基准,结合螺旋桨式测风传感器安装位置,对航行状态的螺旋桨式测风数据进行了误差分析,并指出了各个方向上的风速风向误差源,为螺旋桨式测风传感器的总体布置优化提供参考。     

激光光斑中心高精度定位算法研究

为提高测风激光雷达系统光学结构能量接收效率,需要对激光雷达系统中的激光光斑中心进行准确定位. 通过对常用亚像素定位算法的分析,利用高斯拟合和矩形区域来对灰度重心定位算法进行优化,提出了激光光斑定位的改进算法,并与已有的算法进行了对比分析,设计并开展了验证试验. 试验结果表明改进算法比已有传统算法对激光光斑的定位准确性大幅提高,最大限度地减小光斑形状的不对称所导致的误差,对于光能量分布中心的估计也更为准确,是一种切实可行的光斑中心定位算法.      

由单个多普勒雷达探测资料反演风矢量场的变分方法

由单个多普勒雷达探测资料反演风矢量场的问题被表述为模式参数识别的问题。利用变分方法和最优控制技术给出风场的最佳估计。总结作者及其合作者在这一领域的研究成果,讨论了在存在的问题和进一步研究的方向。     

激光熔池温度场检测研究

基于斯蒂藩-玻耳兹曼定律,提出采用电荷耦合器件(CCD)检测熔池温度场的方案,研制了一套CCD检测温度场系统.该系统主要由CCD、光学系统和数据分析软件组成.采用BF1400黑体炉对系统进行了标定,拍摄了不同功率下的CO2激光熔池,经过专用软件分析,得到了激光熔池温度场分布.结果表明该项技术能够实时检测整个熔池表面温度场,属于非接触测量,对熔池温度场无干扰.     

机载双频激光雷达样机设计与水陆联测试验

为了识别水下目标和获取水陆一体的三维地形数据,运用机载双频激光探测的原理,建立了水陆联测数学模型,设计了机载双频激光雷达样机,进行了水陆联测试验。运用蓝绿激光扫描技术以实现水下地形的实时测绘,运用红外激光扫描技术以实现陆地目标的快速精细探测,采用机载双频激光雷达技术把蓝绿激光扫描技术与红外激光扫描技术进行结合,先后产生两个激光脉冲回波,结合飞行平台的一维运动,共同构建地表和海底表面的三维坐标点云,获取地表和海底的三维地形,实现水下目标的识别和水陆一体化量测。试验结果显示,每平方米地面点云数量达到12个,水下勘测点云数量达到2~4个,水下测深达到5~7米,既提高了陆地目标的探测精度又实现了水下目标的探测,验证了水陆联测系统的可行性。     

风廓线雷达测风和气球测风资料对比分析

在简述风廓线雷达及气球测风原理的基础上,把风廓线雷达探测资料与当地探空资料进行对比分析,发现风速风向一致性较好.利用大理风廓线资料与云南5部探空雷达资料对比发现,风廓线资料与丽江探空雷达资料最为接近,利用风廓线与丽江探空逐日U风、V风资料对比分析发现在700 hPa以上基本一致,说明风廓线雷达资料是可信的.     

一种LFMCW雷达目标距离范围的划分方法

在采用对称三角波作为调制信号的线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)雷达系统中,雷达传感器前端产生的三角调制波泄漏信号严重影响远距离目标的测量结果。因此有必要对待测目标进行范围划分。传统的距离划分是在对回波信号进行频谱分析之后进行的。提出的基于相似度匹配法能够在未对信号进行频谱分析之前,根据与标定目标预先计算的阈值作比较,得出目标所在距离范围,并针对实际系统设计实验方案,验证该方法的可行性。     

基于遥感技术的测风雷达

研究风廓线雷达的探测威力和我国对流层大气湍流常数(C2n)随季节的变化规律.结合目前对流层风廓线雷达的研制经验以及我国北方地区的试验数据进行分析与探讨,介绍了风廓线雷达的组成原理,推导了风廓线雷达方程和最大探测距离估算公式.各地区C2n的变化是造成目前风廓线雷达探测距离估算误差的主要原因,试验数据表明,我国北方地区对流层-C2n(均值)随季节的起伏小于边界层-C2n随季节的起伏幅度.此外,信号处理损耗也是风廓线雷达威力估算时一个不可忽视的因素.