基于人工种群的路面裂纹检测

提出了用于路面裂纹检测的人工生命算法，该算法遵循人工生命理论由下而上构建人工系统的原则，构建了人工种群。人工种群由不同种类的人工生物组成，有些种类的人工生物依据裂纹区域较暗的前提条件完成了路面图像的二值化，而另一些则依据裂纹与噪声、黑斑、油污在形状上的区别来进一步识别裂纹。不同种类的人工生物严格分工、相互合作，从而完成裂纹检测。人工生命算法具有较好的适应性，实验结果证实人工生命算法是有效的。     

一种新颖的多传感器行驶车辆分类系统

提出了一种新颖的利用5个埋入式应变传感器获得车型特征参数的多传感器行驶车辆分类系统．该系统利用传感器的特殊位置分布与车辆各轴到达传感器时刻的相关性,对采集的信息进行像素级融合,突出信号的特征部分,提高特征提取的准确率和精度．最后利用D-S证据理论组合轴数、轴空间和轴重等特征证据对车型进行分类．实验结果表明该系统对行驶车辆识别率超过95％．     

标准桨叶挥舞参数测量及定位参数校准技术研究

为准确测量直升机标准桨叶在动平衡试验中的挥舞参数,该文采用桨叶切割激光光路方法把位置参数转化为激光脉冲时序参数,实现桨叶挥舞参数的非接触测量.通过补偿算法降低桨叶挥舞角自身引起的非线性误差,利用测量装置本身的激光器和时序算法对测量系统的安装参数进行定位校准,用一组标准厚度的模拟桨叶标定桨叶挥舞参数测量装置.试验结果表明,测量系统的测量不确定度满足标准桨叶校准的技术要求.该方法实现了标准桨叶挥舞参数的测量,而且测量结果可溯源到几何量标准.     

基于模糊控制的WSN移动节点自主导航算法

设计了一种利用无线传感器网络(WSN)节点间通信信号强度信息(RSSI)及网络拓扑结构实现移动节点自主导航的方法。将机器人作为WSN的移动节点,利用RSSI势场量化的坐标空间描述机器人状态及目标位置,有效避免将RSSI值转换为距离时带来的模型误差。由若干个信标节点组成一个基于模糊控制的分布式导航系统,每个信标节点都是一个独立的模糊控制单元,最后由决策控制中心综合各信标节点的输出量决定机器人的航向。仿真和现场实验都表明该方法的有效性。     

不同端口电容器转换技术

以扩展频段100kHz-13MHz电容标准作为量值传递标准，提出一种用四端对电容器标定单端口电容器相应频段频响的方法．首先，基于四端对阻抗的测量原理，分析了四端对阻抗测量中误差的产生原因；然后，借助于研制的精密四端对-单端口转换器，用四端对阻抗测量仪测量单端口电容器容量值；最后，对测量结果进行基于RBF神经网络的阻抗测量仪非线性修正和四端对阻抗测量原理的误差修正，确定单端口电容器的频率特性．经验证，该方法提高了标定结果的准确度，既实现了电容容量量值的统一，也为标定其他不同端口电容器奠定了基础．     

四端对固体介质电容器容量的扩展频段计量

基于四端对阻抗的测量定义,开发了四端对固体介质电容器频率响应的传递测量系统,频率为10 kHz~1 MHz.测量系统由四端对电容器组、四端对宽频比率网络、四端对阻抗测量仪等组成.原理采用1∶10量值传递法,即在同一测量频率下,测量系统分别对定值电容器和被测电容器进行测量(两电容器的标称值是1∶10),将测量结果进行比较获得被测电容器的频率响应值.测量系统能严格按照四端对阻抗的测量定义进行工作,有效减小了系统误差,更适用于扩展频段四端对固体介质电容器容量的计量.     

无陀螺惯性测量技术研究现状及理论概述

结合国外的研究成果 ,对无陀螺惯性测量单元技术的研究现状进行了总结 ,介绍了三种无陀螺惯性测量单元 ( NGIMU)加速度计配置方案 ,评述了相应数学模型本身存在的问题 ,最后对该技术的未来研究方向进行了展望 .     

GPS与无陀螺微惯性测量单元组合导航系统设计

基于无陀螺微惯性测量单元(NGMIMU)九加速度计配置方案，利用高精度的全球定位系统(GPS)信号，与NGMIMU组合，进行导航系统设计。利用组合卡尔曼滤波器抑制了导航误差的迅速累积，推导了组合卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程，进行了系统位移、速度和角度仿真，仿真结果验证了NGMIMU／GPS系统设计方案的可行性。     

空间光通信ATP系统粗跟踪平台的混合自适应控制

ATP系统的粗跟踪平台外框架对内框架的耦合作用以及内框架自身的不平衡所引起的加速度干扰是影响空间光通信系统光信号跟踪性能的重要因素。针对方位跟踪通道中的内框架系统结构,提出了应用一种混合自适应控制方法,该方法在设计自适应控制器时采用离散与连续相结合的方法,并将耦合作用和加速度干扰转换为对象的未建模动态进行处理。最终的仿真结果表明,被控对象在具有未建模动态和干扰的情况下,采用混合自适应控制算法能够获得较高的跟踪精度。     

基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法

针对自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解,提取各个节点的小波包系数,对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征,然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。对自确认压力传感器、温度和流量传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效地应用于传感器的故障诊断中。