【摘 要】
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基于分子筛床变压吸附原理的机载氧气浓缩器是飞机生命保障系统的核心部件,可以为飞行员在飞行过程中提供氧气.对机载氧气浓缩器进行退化分析,可以实现故障预警,对机载氧气浓缩器的视情维修和构建飞机健康管理系统具有重要意义.机载氧气浓缩器的退化过程可以分为平稳阶段和加速退化两个阶段,但是由于退化模式变化点的不确定性,导致了退化模式转变的不确定性,因此正确识别退化模式转折点十分重要.氧分压值是反映机载氧气浓缩器制氧能力的一个重要参数,利用数据驱动的方法,针对模式转换的模糊性,首先提取数据的香农熵,然后通过转换卡尔曼(
【机 构】
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空军工程大学 航空工程学院 西安 710038;威海技师学院 威海 264200;空军成都代表局 成都 610000
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基于分子筛床变压吸附原理的机载氧气浓缩器是飞机生命保障系统的核心部件,可以为飞行员在飞行过程中提供氧气.对机载氧气浓缩器进行退化分析,可以实现故障预警,对机载氧气浓缩器的视情维修和构建飞机健康管理系统具有重要意义.机载氧气浓缩器的退化过程可以分为平稳阶段和加速退化两个阶段,但是由于退化模式变化点的不确定性,导致了退化模式转变的不确定性,因此正确识别退化模式转折点十分重要.氧分压值是反映机载氧气浓缩器制氧能力的一个重要参数,利用数据驱动的方法,针对模式转换的模糊性,首先提取数据的香农熵,然后通过转换卡尔曼(SKF)滤波器对实时数据样本进行处理,根据稳态退化和加速退化两个滤波器之间的后验概率来识别当前的退化模式,识别结果与实际情况相符,最后与小波分解和K-means算法进行对比,证明了基于信息熵的转换卡尔曼滤波器(Entropy-SKF)算法的有效性.
其他文献
针对室内定位中受非视距因素影响下的无线信号穿墙导致定位发生偏移的现象,因无线电信号传播中具有波动性强、易干扰的特点,采用抗干扰性强、穿透力高以及测距值优的超宽带技术采集测量数据.将信号穿墙推导公式与无线信号对数衰减模型融合处理采集到的距离值数据,通过衰减模型减少了穿墙时信号损失的能量,提高测距值的准确性,通过最小二乘法减少测距时的累计误差,提高定位精度.通过实际实验场景测试得出,该方法在穿墙环境下定位精度可达到0.28 m,满足精度要求,可以为一般的位置需求提供服务.
在监控视频中搜索犯罪现场出现的嫌疑鞋型是目前侦破案件的重要手段,针对该手段自动化程度低、人工筛选易漏查等问题,提出一种基于改进深度残差网络和数据增强的鞋型识别算法.为增强网络特征提取能力,对深度残差网络进行了研究,在不增加任何参数量的前提下改进瓶颈结构,提升算法精度;针对瓶颈结构中下采样操作存在的问题,改进下采样模块,缓解网络下采样时信息丢失问题;引入Mixup和光学变换数据增强算法,建立数据之间的线性关系,丰富数据的多样性,进而增强网络模型的鲁棒性;最后,采取中心损失函数和Softmax损失函数联合训练
为了快速获取人体脉搏信号完整特征信息,并快速准确识别脉搏特征信息与人体疾病关联表征.研究采用多周期脉搏时域特征和基于集合模态经验分解(EEMD)的希伯尔特黄变换(HHT)获取瞬时频率及幅值作为频域特征,把时域及频域特征进行融合作为卷积神经网络的输入进行人体脉搏特征的识别及分类.从MIT-BIH标准数据库中获取到3种临床症状的脉搏信号进行了实验分析,最后经过实验得到脉搏特征识别及分类准确率为91.88％.采用基于EEMD的HHT作为时域特征的补充,时频特征混合能够使得PPG脉搏信号完整的表征,并在卷积神经网
针对当下毫米波雷达数据采集的不便性,提出一种基于Zynq-7000的毫米波雷达数据采集系统的方案.该系统搭载AXI4总线在处理系统(PS)端向雷达设备发送雷达参数指令,使雷达设备能够正常的上电启动.雷达数据通过自定义UART模块接收后随即进行数据同步处理保留有效数据,同时将有效数据转化为AXI-Stream数据流进入DMA的S2MM端口,最终通过硬核上的AHB端口将数据刷入DDR中.此方案脱离了电脑(PC)直接将雷达有效数据缓存入ZYNQ的DDR中,有效地解决了现有采集系统成本高,功能单一的问题.为手势识
为了提高标定精度,提出一种自动精确提取圆形标志点中心的方法,并进行相机标定的研究.首先将标定图像进行预处理,接着通过程序算法自动提取标定板上的4个圆形标志点中心来进行图像校正,其次应用一种自动迭代投影的方法,对校正图像进行迭代处理,最后再经过反透视投影得到原始标定图像的标志点中心坐标.设计了手动和自动两种提取方式,将最后提取的标志点中心坐标代入张正友标定算法中,并考虑切向畸变,求得相机的标定参数.实验结果表明,随着迭代次数的增加,重投影误差越来越大,当迭代次数为1次时,标定的精度好于多次迭代的精度,并且略
针对基于蓝牙低功耗技术(BLE)的室内定位系统使用多层感知机(MLP)等机器学习算法作为定位算法,导致定位结果精度不足的问题.提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的室内定位方法,利用定位过程中的时域信息以提高定位精度.首先通过采集接收信号强度指示(RSSI)构建指纹数据库,然后依靠RSSI和二维坐标的映射关系进行网络模型训练获得权重系数.最后,使用训练好的网络模型构建室内定位系统.测试结果表明,本系统使用的定位方法平均误差为1.41m,与MLP和RNN算法相比分别提高了49％和16％,定位精度明显提升,
在带钢表面缺陷分类方法的研究中,提出了一种基于改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法.该方法借鉴网中网模型可以增强网络对局部感知野的特征辨识能力和非线性表达能力的特点,将该模型与关系网络模型相结合,并采用一种新的自正则化、非单调函数作为激活函数及修正后的平均绝对误差作为损失函数,可以允许更多的信息流入神经网络,使模型学习到更精细的特征表达能力,从而具有更好的准确性和泛化能力.将新模型在NEU-DET数据集上进行实验,结果表明,在5-way 1-shot任务中获得的缺陷分类准确率为79.95％,比原模型提
从维持微电网安全稳定运行,延长蓄电池使用寿命的角度出发,提出一种改进型混合储能控制策略,通过将待平抑功率分解为高、中、低频段3种分量,引人储能系统SOC的反馈来设计混合储能功率分配策略,减少蓄电池充放电次数,延长其使用寿命,同时防止储能系统出现过充/过放现象,使混合储能稳定安全响应电网能量调度.实际算例证明,与传统控制策略相比,在相同工况下改进型控制策略使蓄电池充放电次数降低了 58.3％,并且能够有效解决由于储能设备的过充/过放而导致系统不能正常稳定运行的问题.
针对机器人力/位控制应用的安全问题,提出一种基于动力学模型的快速实用机器人碰撞检测算法.首先,设计机器人力/位安全控制方案,建立基于动力学的碰撞检测数学模型;然后,基于静态LuGre摩擦模型辨识和补偿机器人关节摩擦力,设计简化的机器人力/位控制碰撞检测模型;最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行力/位控制与人类发生碰撞以验证算法的有效性.实验结果表明,提出方法可检测机器人各连杆发生4N·m以上的异常碰撞,能够有效地实现机器人力/位安全控制,具有一定的工程参考价值.
基于GNSS/INS的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)方法.首先采用免重采样采样点更新框架实现容积点更新与高斯矩信息的解耦,提高采样点实例化信息在迭代滤波中的传播效率.其次基于状态可观测度分析,将高斯过程(GP)引人到系统模型矩估计积分不确定性的标定中,改善移动载体直线行驶条件下航向的估计精度.仿真实验表明,所提GP-RCKF算法能在状态可观测度较弱时显著改善航向角估计精度,航向角误差较RCKF改善28.9％.