基于第二代小波的序列图像超分辨率复原算法研究

介绍了第二代小波(SGWs)的基本原理和特点,在此基础上提出了低分辨率采样图像高分辨率 (HR)重建算法。它不但具有结构简单,逆变换容易,可扩展性好的优点,并且克服了第一代 小波(FGWs) 的不均匀采样和定义在有限区间上的难题,指出了小波变换时数据不规则性的 处理方法,并利用硬／软阈值对小波系数降噪,使得重构后的图像具有最佳的PSNR和最低的 重构误差。实验和仿真结果表明,与传统方法相比,该算法在提高了图像的分辨率同时PSNR 最多能提高3 dB左右。
     

时频分析在船载天线和船舶动力系统故障诊断中的应用

针对船载天线传动链和船舶动力系统故障几率高这一问题,构想和简要设计基于IP网和卫星通信技术的远程故障监测诊断系统,分析时域统计量分析、Hilbert包络谱、Hilbert-Huang变换、平移不变多小波相邻系数降噪等振动信号时域和时频域分析工具的基本原理,并将其应用到船载卫通天线传动机构的故障定位诊断中,成功诊断出船载卫通天线传动链振动异常的原因,为船载天线传动链和船舶动力系统的故障监测和定位提供有效的分析方法,为船载装备故障预知维修打下基础。     

基于VGG16迁移学习的轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断问题,提出基于VGG16卷积神经网络与迁移学习的故障诊断方法。首先将轴承原始振动信号数据利用信号转图像方法进行预处理,生成相应的目标数据集;然后将已经预训练过的VGG16模型在生成的目标数据集上训练并微调;最后将微调后的VGG16模型应用于故障诊断。将该方法分别在凯斯西储大学和辛辛那提大学的轴承数据集上进行验证,结果表明该方法能够取得接近100%的轴承故障诊断准确率,具有较好的应用前景。     

基于无人机的天线测量系统研究

在天线测量领域,为了评估天线在实际工作环境中的性能,现场天线测量技术受到越来越多的关注,借助无人机对天线性能指标进行现场测试评估的技术在近年来取得了显著进展。当前无人机天线测量系统可以分为两种：一种是在满足远场条件下直接测量天线方向图、增益等指标,一种是在近场测量后进行数据变换获得远场天线指标。本文总结了基于无人机的天线测量系统研究现状,提出一种外场无人机测量方案,通过S波段标准增益喇叭天线辐射方向图外场测试实验,验证了系统的可行性,进一步对测量误差进行了分析。     

一种基于功率测量的相控阵天线校准方法

文章研究了一种基于功率测量的相控阵天线校准方法,该方法要求探头和被测天线固定,在移相器状态切换的条件下,利用测量探头接收的微波信号功率,测定出各单元初始激励的相对幅度和相对相位。由于不需要相位测量,可以保证测量稳定进行,尤其可以解决高频时相位测量精度问题。最后模拟了应用该方法对相控阵天线进行校准的全过程,模拟结果表明,该方法是正确有效的。     

天线近场特性的研究方法及其应用

本文对感应近场、Fresnel近场和远场的特点进行了比对;给出了研究天线近场特性所采用的方法,包括理论方法、数值和仿真方法及实验方法。最后,结合航天工程背景探讨了天线近场特性的空间应用。     

基于STL的卫星可展开天线对太阳翼遮挡检测方法研究

卫星上天线尺寸越来越大,在轨展开后会对太阳翼产生遮挡。文章给出一种检测太阳翼电池片所受遮挡的方法。此方法首先分别提取天线和太阳翼电池片三维模型的STL（Stereo Lithographic）格式数据信息,STL数据包括三角形网格的法向矢量和三角形3个顶点的位置信息。然后根据需要对电池片的STL数据进行插值处理,并按照太阳翼转动角度和太阳光与太阳翼法向夹角的变化对天线的STL数据进行后续处理。之后,判断电池片的三角形网格与天线三角形网格的几何位置关系,建立太阳翼遮挡模型。该模型不须提供天线的参数信息,只需要三维模型即可完成遮挡分析。     

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。     

基于变差的遥测天线跟踪稳定度研究*

对遥测系统伺服跟踪数据进行处理,分析对比几种跟踪方式,指出几种跟踪方式中可能存在的问题,并提出相应的改进措施。同时,通过曲线变差、方差的属性分析,研究自主跟踪时天线俯仰、方位的稳定度与跳变程度,并与理论弹道、数字引导方式的曲线稳定度进行分析和对比,得出变差越大稳定度越差,方差越大异常跳变越明显的结论。     

基于小波分析的航天器姿态控制系统故障诊断方法研究

小波分析是一种全新的时频两维的信号分析技术,本文将其引入航天器姿态控制系统故障诊断,并针对姿态控制系统所采用的红外地球敏感器、陀螺和姿控发动机的典型故障模式,研究了基于小波分析技术的故障诊断方法。仿真结果证明了所提方法的有效性。     

一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断方法

提出了一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断的方法，该方法利用小波包分解的精确细分的特点，分别对正常系统和故障系统的采样信号进行精确特征提取，并构造一系列基于信号能量且具有表征系统状态能力的特征向量，然后利用人工神经网络分类器对系统在各种状态下的特征向量进行分类决策，从而实现对系统的故障检测与诊断。     

基于自适应尺度小波网络的自动驾驶仪故障诊断研究

自动驾驶仪系统具有多维输入信号,且其训练数据在输入空间中非均匀分布,因而在熟悉了BP神经网络的局限性后,本文提出从多分辨分析的角度,运用构造了以非张量积尺度函数和非张量积小波函数共同作为激励函数的多维自适应尺度小波神经网络,将此网络应用于自动驾驶仪系统的故障诊断,仿真结果表明诊断效果良好.本文为自动驾驶仪系统的故障诊断提供了一种新的方法.     

传感器故障诊断方法研究

对近年来传感器故障诊断和信号恢复的方法，包括硬件冗余、分析冗余和人工神经网络方法作了总结，并指出了它们的优缺点便为进一步研究传感器故障诊断和信号恢复方法提供启示。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

基于导航定位原理的火箭涡轮泵轴承故障诊断

为准确判断火箭发动机涡轮泵轴承在试验台上试验时发生故障的部位,同时避免通过轴承特征频率诊断轴承故障的方法所带来的不确定性,基于GPS卫星导航定位原理,利用时幅曲线的相位信息,提出一种新的轴承故障诊断方法:振源坐标定位法,即通过四个已知坐标的振动传感器测得同一振动波的时幅曲线相位差判定振源位置。将试验台上轴承和四个振动信号传感器安放在坐标已知的直角坐标系中,利用时幅曲线拐点分析法准确捕获振动信号到达四个传感器的时刻,再利用这四个时刻和已知坐标计算出振源位置坐标,最后根据振源位置坐标判断其是否为轴承故障及具体故障部位。通过仿真计算证明该方法理论上可行。     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

基于小波分析的容错组合导航系统故障检测算法研究

针对目前多数故障检测法对缓变的软故障检测不灵敏,延迟性较大,无法判断各种故障类别等问题,在分析利用小波奇异性进行故障检测原理的基础上,提出了一种基于模极大值原理的导航传感器故障检测方法。该算法利用传感器的观测量来诊断传感器是否正常工作,文中给出了利用小波奇异性进行故障检测的原理描述及利用该算法进行故障检测算法流程。该算法不仅对导航传感器软故障具有较高的检测灵敏度,而且可以通过故障点处信号的Lipschitz指数来判断故障类别,为传感器故障隔离和修复提供有效的信息,因此可以更好的保障多传感器容错组合导航系统的可靠性。计算机仿真表明所提方法是有效的,具有较高的实用性。     

基于支持向量机的冗余陀螺故障诊断方法

为了弥补最优奇偶向量法在冗余陀螺故障诊断中存在的不足,提出了基于支持向量机的故障诊断方法.在最优奇偶向量法的基础上,将冗余陀螺测量单元中所有陀螺的奇偶残差看做整体,作为多故障支持向量分类机进行训练数据,并从训练数据预处理、核函数选择和参数寻优等方面进行了研究.将训练后的支持向量分类机用于对九陀螺冗余测量单元的故障诊断试验,试验结果表明,该方法具有良好的故障识别率、较低的漏检率和虚警率.     

基于遗传算法的故障诊断规则提取方法的研究

针对粗糙集应用于故障诊断过程中存在的决策表属性连续值离散化和属性约简之间分离的问题,根据粗糙集的约简思想,本文研究了一种新的基于遗传算法的规则自动提取方法,可以在知识获取过程中同时实现属性连续值离散和属性约简。将该方法用于卫星电源系统故障诊断,可以从故障决策表中直接提取规则,得到超过90%的故障诊断准确率,进一步验证了这种方法的可行性和有效性。