卫星信号失效条件下SINS/GPS不同组合方式的性能比较

为了研究卫星信号失效对SINS/GPS松组合导航系统和紧组合导航系统导航性能的影响,在分析惯导系统误差方程的基础上,给出了基于卡尔曼滤波的松组合和紧组合数学模型,构建了两种组合方式的仿真平台。仿真结果显示,SINS/GPS紧组合导航系统的精度要明显优于松组合导航系统,且在卫星信号失效导致可见星数目少于4颗甚至仅有1颗时,SINS/GPS紧组合依然能够保持组合模式,并可提供高于单一惯性导航系统的导航精度,说明了SINS/GPS紧组合方式具有较高的精度和可靠性。

基于TXS/T2000核电厂DCS信号失效下质量位设置

DCS信号失效是核电厂保护系统误动和拒动的重要原因,本文以某核电厂TXS安全级/T2000非安全级DCS为背景,阐述了质量位的定义、传递方式、设置方法以及质量位与缺省值的关系,重点讨论模拟量信号失效质量位的逻辑,分析质量位定量设置考虑因素。通过实例,阐述不同DCS质量位设置总体解决方案以及后续需关注的重点问题,对提高核电厂DCS质量位设置的合理性和可靠性有一定的参考价值。

双举升装配型AGV信号失效分析

分析生产现场发生的主要问题得到双举升装配型AGV信号失效的几个主要原因,总结其解决方法和预防对策,以保证设备的可动率。

核电非安全级DCS系统信号失效处理方法

描述了核电非安全级DCS系统在信号失效的情况下,即信号质量变坏时的处理方法,分为LEVEL1(现场控制站)和LEVEL2(操作控制画面)两部分进行描述。以CPR1000项目的非安全级DCS系统平台(基于HOLLYSYS的MACSVI系统平台)中的信号失效处理。

N电厂SPPA-T2000系统信号失效判断及处理探析

在现阶段核电厂建设规模和数量持续增加的新市场经济常态下,数字化技术的广泛应用为行业发展注入新动力的同时,也使其面临着巨大挑战。其中作为核电厂的中枢神经,核电厂DCS系统信号失效问题的存在,在影响核电厂正常运行的同时,也为企业可持续发展目标的达成造成了十分不利的影响。为此本文主要基于N电厂非安全级DCS系统(SPPA-T2000系统),针对信号失效问题对处理方式进行了系统化剖析,以此确保核电厂运行的安全稳定性。

核电DCS信号失效判断及处理分析

本文介绍了核电D CS系统信号失效的原因、判断原则及处理方法,结合我国核电厂真实案例,分析了信号失效的典型处理方法,证明了正确的信号失效处理机制对提高D CS系统可靠性和保障核电厂安全稳定运行的重要作用。

核电非安全级DCS系统信号失效处理办法

如今,随着时代的发展以及科技的不断进步,人们的生活水平正在不断提高,但与此同时能源的消耗量也在与日俱增,对于核电的有效控制并使用,能够有效地解决这样的问题,而核电厂也正在发挥着越来越重要的作用。该文从实际出发,对核电非安全级DCS系统信号失效的情况下的处理方法进行了介绍,并分为两个部分对失效处理方法进行了简介。

船舶自动识别系统信号失效与场强的相关性

通过实验模拟信号方法,标定船舶自动识别系统终端信号失效与场强的相关关系.根据实验样本数据,采用有理分式模型进行数据拟合,获得船舶自动识别系统场强与误包率相关的连续描述,可为基站布设与信号预判提供理论支持.

基于生成对抗网络的轴承失效信号生成研究

在基于数据驱动的机械系统故障诊断领域中,关于特征提取和诊断模型已经取得了一定的进展。但在整套诊断进程中,失效信号的缺失一直是诊断中不可避免的问题。结合在图像处理领域卓有成效的GAN模型,文中以生成信号和真实信号间的概率分布对比作为部分超参数的选择依据,以轴承正常阶段信号作为模型的输入信号,以轴承仿真信号作为生成的目标,同时结合正常阶段的机械特性和仿真信号的故障特性进行失效信号的生成。通过概分布、包络谱、峭度及裕度特征的全寿命拟合曲线等方法验证了生成的信号比仿真信号更接近真实失效信号。

电厂SPPA-T2000系统信号失效判断及处理探析

随着能源需求和以化石能源为基础的传统能源逐渐枯竭,核电作为干净无污染的现代能源形式,得以快速发展。当今,核电厂建设规模和数量在新常态下得以持续增长。数字化技术的不断普及为核电行业发展带来新的生机。核电厂DCS系统作为核电厂的中枢神经系统,对应信号失效问题在一定范围内存在,这对当前核电运行安全带来挑战。对此文章以某电厂SP￣PA-T2000系统为研究基础,重点探讨SPPA-T2000系统信号失效问题,由此为电厂SPPA-T2000系统信号失效问题的优化处理提供建设性措施。

电梯门智能光幕遮挡信号失效原因分析及解决方案

智能光幕中的“光幕快挡”在电梯开始关门到预定反向打开的200ms时间内,遮挡信号有出现失效的问题。通过分析确定故障原因是光幕遮挡信号计时与消防迫降计时器处理函数模块执行发生冲突。分析了门机控制板(MCU)程序中相应的“光幕快挡”和门机速度运行曲线中急减速阶段的程序模块之间的时序处理和中断过程函数调用以及多个相关函数处理模块组织结构的问题,并提出两个不同的解决程序修改方案。

串行低压差分信号接收器设计

设计了一种内置差分信号有效性检测电路的串行低压差分信号接收器,通过对信号的差分摆幅进行比较,能够正确检测差分信号是否处于标准范围之内。采用片内阻抗匹配网络和镜像补偿型差分电路结构实现了高速串行差分信号到CMOS电平信号的转换,也克服了高速信号传输过程中的信号完整性问题。基于0.13μm CMOS混合信号工艺设计,仿真结果表明,所设计的电路能够正确检测和接收数据率高达2.5 Gb/s,差分摆幅超过200 mV的串行差分信号。

用于复杂环境的多径电子通信信号抗干扰仿真

为解决复杂环境下电子通信信号不稳定、干扰信号杂乱导致信号失真等情况,研究一种多径电子通信信号抗干扰方法。建立通信信号模型,分析通信信号中可能包含的多种信号因素以及多因素组合情况,根据通信信号传输场景,计算信道内频率数。利用带通滤波器对信号滤波处理,求得不同频率信号对应的功率,构建信号干扰检测模型。利用拉格朗日函数降低干扰信号复杂度,提高信号对干扰项的容忍限度,使干扰信号的发射功率达到最小值,达到抗干扰效果。实验结果表明,上述方法的抗干扰性能稳定,能够提高有效信号传输的捕获概率,具有较好的可适用性。

宁德核电DCS信号质量位及缺省值分析

为了防止由于仪控设备故障导致设备误动或拒动,文章对HOLLIAS平台和MELTAC平台输出的近2万个信号进行采集分析,并针对涉及重要控制、保护信号的质量位和缺省值进行研究,确保送DCS信号失效后,立即产生报警信号,并采取相应机组控制措施,同时,迅速启动正确且合理的缺省值使机组维持安全稳定运行。

谐波减速器疲劳失效特征分析

谐波减速器是工业机器人中重要的零部件之一,其性能直接关系到工业机器人的运转状态。谐波减速器的疲劳失效分为柔轮失效和柔性轴承失效两类。利用谐波减速器综合测试平台,实时监测和记录谐波减速器传动效率、温度和振动信号,并提取出信号特征,对两种失效模式的特征进行分析。验证了传动效率、温度和振动信号表征谐波减速器失效的一致性,在柔轮失效模式下,谐波减速器传动效率退化量约为7%;在柔性轴承失效模式下,谐波减速器传动效率退化量约为15%。失效模式特征的分析对于谐波减速器的失效和疲劳研究有着重要的意义。

基于H023A芯片模块的X射线安检机失效研究

针对安检机在生产、使用的过程中,其装载的H032A芯片模块出现单信号通道或多个信号通道的失效问题进行深入研究,通过模拟失效实验确定主要失效原因由电路应力所致;进而探索消除应力实现方法,提出烘烤解决方案,释放电路模块中的应力,实验验证该方案合理有效。

基于Elman神经网络的GNSS/INS全域高精度定位方法

针对当前智能网联汽车定位与导航系统无法接收全球导航卫星系统(GNSS)信号引起定位失效的问题,提出一种基于Elman神经网络的GNSS结合惯性导航系统(INS)的全域高精度定位方法。首先,采用神经网络方法,建立了基于Elman网络的GNSS/INS高精度定位训练模型和GNSS失效预测模型;然后,利用GNSS、INS和实时动态(RTK)等定位技术,设计了GNSS/INS高精度定位数据采集实验系统;最后,选取采集的有效实验数据进行了反向传播(BP)神经网络、级联BP(CFBP)神经网络、Elman神经网络的训练模型性能对比分析,并验证了基于Elman网络的GNSS失效预测模型。实验结果表明,所提方法训练误差指标均优于基于BP和CFBP神经网络的方法;在GNSS失效1 min、2 min、5 min时,基于预测模型的预测平均绝对误差(MAE)、方差(VAR)和均方根误差(RMSE)分别为18.88 cm、19.29 cm、58.83 cm,8.96、8.45、5.68和20.90、21.06、59.10,随着GNSS信号失效时长的增加,定位预测精度降低。

基于LSTM智能网联汽车高精度定位方法

为满足智能网联汽车定位与导航系统在无法接收GNSS定位失效时仍能够高精度输出定位的要求,提出基于LSTM的智能网联汽车高精度定位方法。构建基于LSTM的GNSS/INS定位训练模型和GNSS信号失效预测模型,设计基于GNSS-RTK的智能网联汽车高精度定位实验数据采集系统,选取有效的实验数据进行基于LSTM网络的GNSS/INS定位模型训练,讨论分析GNSS信号失效预测模型在不同失效时长情况下的预测性能。通过实验验证了其性能满足智能网联汽车在城市道路上的高精度定位与导航需求。在GNSS信号人为失效30 s、1 min、2 min、5 min等情况下,其预测平均绝对误差分别为25.88、23.89、19.24、52.38。

神经网络在SINS/GPS组合定位中的应用

地籍测量中,单一系统无法满足定位要求,组合定位技术应运而生.其中,捷联惯性导航系统(SINS)和GPS组合定位应用最为广泛.在卫星信号受到干扰失效区域,系统进入纯SINS解算,定位误差会逐渐累积,无法满足定位精度要求.针对此问题,提出一种长短期记忆(LSTM)神经网络辅助的组合定位算法.根据LSTM神经网络能够有效运用于长距离时间序列的特性,在GPS有效区域,用卡尔曼滤波(KF)算法对SINS/GPS信号进行数据融合得到精确定位信息,同时利用惯性测量单元(IMU)、GPS和SINS输出信息对神经网络进行训练;在GPS失效区域,利用训练好的神经网络预测GPS位置信息,使得系统能继续用卡尔曼滤波器滤波.最后结合地籍测量特点,设计了仿真实验,证明了该算法在GPS信号失效时可以有效抑制系统误差发散、提高定位精度,在不同运动状态下依然可以满足定位精度要求、鲁棒性强.

一种基于北斗的户外便携式求救终端设计

近年来,众多"驴友"加入户外探险运动的行列。针对山区复杂环境下移动信号失效时,遇险人员无法向外界发送求救信息的问题,设计一款基于北斗卫星导航系统定位及短报文功能应用的便携式求救终端设备。设备可以通过一键呼救按键,把遇险人员的位置信息发送至救援中心,从而得到精准快速的救援,对于提高户外探险运动的安全性具有重要作用。