动态风载荷下交叉跨越线路连接金具受力特性

为提高交叉跨越线路的安全运行水平,以某220 kV交叉跨越线路作为研究对象,利用线性滤波法模拟大风工况和正常工况下的脉动风速时程曲线,对交叉跨越线路有限元模型进行动态分析计算,然后重点对金具的受力状态进行对比分析,找到易损位置,并提出相应的改进措施。结果表明:悬垂串球头挂环连接处受到的应力最大;两种工况下应力与许用应力的比值分别为0.35和0.44,和现场实测断裂位置吻合,需要重点注意;在球头和直棒连接处加厚,安全系数由1.5提高到1.6,可有效降低金具破坏风险。     

CSRe二极铁电源关键技术分析

CSRe二极铁电源是一种高速、高精度的大功率晶闸管脉冲/稳流电源,分析该电源采用的一种改进型晶闸管整流技术、由IGBT组成的并联型有源滤波器技术和双环嵌套的PI调节器技术,给出调试时采集的波形,对电源的稳定度和电流纹波进行数据处理.调试中经过不断改进,达到了CSRe二极铁电源应用在兰州重离子加速器冷却储存环(HIRFL-CSR)中的设计要求.     

基于Canny算子脑部CT边缘检测方法的研究

鉴于经典Canny算法在脑部CT图像应用中存在的问题和缺陷,在深入分析经典Canny算法执行步骤的基础上,提出了一种改进的边缘检测方法,即用中值滤波与高斯滤波相结合,替代传统Canny算子的单一高斯滤波;用迭代算法自动计算阈值,替代经验固定阈值。实验结果表明,改进方法比传统方法更具准确性与普适性,减少了边缘错检、漏检的情况。     

GPS/SST/SINS组合导航系统研究

提出了卫星/捷联星光/捷联惯导组合导航系统的方案和组合结构,采用改进的集中滤波对多传感器信息进行数据融合和导航状态的最优估计.该组合导航系统将捷联星光跟踪仪的姿态信息、高动态GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高导航的姿态、速度和位置精度.同时该组合导航系统以弹道导弹为应用对象,设计并实现了基于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台,仿真结果表明该组合导航系统能提高导弹的导航精度,滤波算法稳定可靠.     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.     

基于Morlet组合小波的梳状滤波与包络检波方法

提出一种基于Morlet组合小波的梳状滤波和包络检波方法。梳状滤波在间隔的几个故障调制频率下进行窄带滤波,抑制噪声的能力强;Morlet组合小波构造简单,计算量小,仅改变组合小波的部分参数就可获得良好的滤波效果,方便灵活、适应能力强;Morlet组合小波的实部和虚部分别相当于一个零相移滤波器和一个90°相移滤波器,信号经小波变换后直接满足包络检波条件。工程应用结果表明:该方法对机械振动信号的滤波和包络检波一步到位,与故障特征频率相对应的包络谱谱峰清晰可见,适用于旋转式或往复式运动机械系统的故障诊断。     

一种基于多尺度的GPS动态滤波方法

以GPS动态滤波方法为研究对象,首先采用了多尺度分析方法,将机动载体的"当前"统计模型与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合;然后结合常规卡尔曼滤波算法,建立起GPS动态滤波的多尺度数据融合估计新算法;最终在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值。将上述算法应用于GPS的动态滤波中,仿真结果表明,该算法相对于原始算法可有效提高目标状态的估计精度。     

基于小波变换的合成孔径雷达图像分割研究

图像分割在后续的图像处理中起着至关重要的地位,合成孔径雷达（SAR）的相干斑噪声的存在,降低了图像的质量,传统的方法对不能很好地对图像进行分割。该文结合SAR图像和小波变换的特点,提出了一种新的图像分割方法。首先利用小波变换对图像进行软阈值滤波处理,降低相干斑噪声的影响,然后对重建后的图像进行阈值分割。经试验证明了该方法的有效性。     

方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知

针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。     

基于机器视觉的胶囊完整性检测系统研究

为提高胶囊完整性检测的正确率，提出一种基于机器视觉的检测方法。为避免二值化处理产生的错误分割，采用局部二值化方法，以边缘提取为基础，对投影和形态滤小确定的每个胶囊存在区域进行二值化处理，从而取得了良好的分割效果，设计了一台基于最小错误率的贝叶斯分类器，对胶囊进行分类，以判断药板是否缺损。大量实验表明，检测为合格品的正确识别率为99．95％，识别速率达200粒／s。