多体卫星变构关节设计与运动学分析

为解决多体卫星模块间连接强度低、变构过程复杂、需要外力辅助等问题,设计了一种非偏置式三自由度变构关节,可实现多体卫星模块间的可靠连接与稳定精确的相对运动。采用MDH法建立了正运动学模型并推导正运动学方程,并与偏置式变构关节在姿态可操作度与工作空间上进行了对比分析,结果表明在未降低姿态灵活性的前提下实现了工作空间封闭。在Adams中对变构过程进行了运动仿真,变构过程中末端模块的位移与速度曲线平滑无突变,验证了多体卫星结构设计的合理性与正运动学方程的正确性,结果符合预期的设计目标,为未来多体卫星的运动控制与变构规划奠定了基础。

转速波动状态下涡轮泵典型故障诊断方法

利用涡轮泵振动信号的变换域信息可有效地检测与诊断故障。针对涡轮泵转子叶片断裂与脱落这种典型故障,首先分析其出现的原因,并从动力学的角度研究其振动特征,选择可有效反映该故障的特征频率。然而,涡轮泵转速波动会造成这些特征频率提取的困难,为此提出一种解决此难题的新思路,通过一系列变换域处理来消除转速波动对振动频率的影响,在变换域中提取出稳定的特征频率,从而解决了涡轮泵转速波动状态下该型故障诊断问题。通过涡轮泵历史试车故障数据的验证表明,通过跟踪变换域中这些特征频率的幅值变化,可以有效检测与诊断涡轮泵转子叶片断裂与脱落故障。

太空安全新技术发展与应用

当前,太空安全已成为全球瞩目的核心议题之一,在太空科技日新月异的背景下,这一领域正面临着前所未有的复杂挑战与潜在威胁。本文从全新的视角出发,深入剖析了太空安全技术所蕴含的基本理念与涵盖的内容范围,包括但不限于前沿的太空态势感知技术、精准的太空态势评估技术、高效的太空指挥与控制系统创新、先进的空间操作与控制技术,以及航天器推进技术的薪新突破。在此基础上,进一步提炼并揭示出这些新兴太空安全技术的发展走向及其广阔的应用前景展望。这些研究成果不仅为太空安全研究领域的深化探索提供了有力支撑,同时也为相关实践工作的开展指明了方向性的参考和指导。

基于载体姿态测量的双轴卫星天线初始对准算法

天线初始对准技术是移动卫星通讯系统的关键技术之一,在数字罗盘测得载体姿态的基础上,推导出了天线实际转过的方位角和仰角,从而确定了一种实用的天线初始对准算法。

高速涡轮泵实时振动监控算法与系统设计

涡轮泵是液体火箭发动机的故障高发部件之一,研究其实时振动监控算法及系统对提高发动机的可靠性与安全性具有非常重要的意义。在选择涡轮泵监控参数的基础上,深入研究涡轮泵实时故障检测算法,提出用于阈值更新的滑动样本递推方法,实现涡轮泵故障的自适应阈值检测,然后基于数字信号处理器设计涡轮泵新型实时振动监控系统,实现更高的处理速度,并满足小型化需求。

基于光谱角累加的高光谱图像异常检测算法

针对传统方法中用作背景的像素中存在干扰像素的问题,提出一种基于光谱角累加的高光谱图像异常检测算法。通过计算测试区域待测像素光谱向量与其他光谱向量之间的夹角,并将其累加,得到图像中每个像素的异常程度;然后使用波段选择预处理方法进一步提高检测性能。HyMap高光谱数据验证表明,在虚警概率设为0.008时,检测概率达到0.73,即在提高异常检测可靠度的同时,降低了虚警概率。

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。

基于压电陶瓷的新型换能器的研究

Cymbal换能器是一种新型压电复合换能器,能输出较大的位移和驱动力。应用软件分别分析和实验验证了Cymbal换能器的形状参数h对频响和结构特性的影响,同时比较了Cymbal和其它两种结构的换能器在位移方面的差异。

基于气浮导轨的宇航员失重飞行模拟训练平台设计

气浮导轨是借助有一定压力的空气使工作台悬浮,并且不与导轨表面接触的一种导轨形式,工作时的摩擦力几乎为零。本文设计了一种能实现二维运动的气浮式平台,利用这种无摩擦约束可随意飘荡的空中悬浮平台,再通过球轴承把转椅及宇航员悬吊起来,可真实地模拟宇航员在太空中的失重飞行。

基于Arnold变换的彩色图像加密设计

本文提出一种基于Arnold变换和T仿射的一种彩色图像加密算法,实现光学彩色图像的加密和解密。其设计思想是:对一副彩色图像进行分层处理,分别进行分块后利用Arnold变换置乱,同时设计T仿射对图像进行再次置乱。T仿射中由随机角度决定的矩阵将成为图像加密的主要密钥,Arnold变换中设定的若干个迭代次数作为附加密钥。通过数值仿真检验了算法的安全性。

基于DMD的高动态图像超高帧频显示方法

数字微镜器件(DMD)在用于高帧频探测系统的功能和性能测试时,必须保证DMD能够超高帧频显示图像,而传统的脉冲宽度调制(PWM)方法的显示帧频受限于DMD加载数据所需的最短耗时,无法满足实际需求。为了解决这一问题,驱动DMD超高帧频显示高动态范围的图像,在结合DMD硬件特性和传统PWM理论的基础上,利用图像叠加背景光显示技术,提出了一种改进的脉冲宽度调制DMD实现灰度图像显示的方法。适用于8位灰度以上的高动态范围图像的DMD超高帧频显示,实验表明,该方法将8位灰度图像的DMD显示帧频提高到1kHz。

发射场液氢加注管路过滤器仿真分析研究

以航天发射场液氢加注系统过滤器为研究对象,从仿真角度研究加注稳态过程中,液氢流经过滤器时的流量和压力参数变化关系。结果表明:稳态时过滤器对加注流量基本无影响,但液氢流过过滤器时会出现压降,在过滤器前后适当位置增设压力传感器能够有效监测过滤器通透情况。采取风险预防措施后能够快速定位过滤器堵塞故障,为提高发射场事故应急处置能力提供技术依据。

低对比度红外图像点目标运动检测方法

对于背景对比度较低的红外图像,若点目标的亮度不明显,加上探测器噪声的影响,很难分辨出红外图像中处于运动状态的点目标。为了解决这一问题,对探测器采集的相邻2幅图像进行基于灰度峰值与傅里叶相位相关算法的图像配准,计算出2幅图像之间的相对平移量;通过对2幅图像的重叠区域进行差分绝对值、高斯低通滤波及二值化运算;分离出运动的点目标。实验结果表明:检测方法可以有效地检测出低对比度红外图像中的运动点目标。

基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法式实现

基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。

DMD高帧频景像仿真系统驱动技术研究

基于数字微镜器件(DMD)构建的高帧频景像仿真系统,可以实现可见光和红外波段高帧频探测系统的功能和性能测试,其驱动技术是整个仿真系统的核心。以FPGA为核心,结合DMD的硬件特性和改进的PWM调制方法,完成DMD控制系统驱动设计,实现PCIe高速数据传输、DDR3数据存取以及DMD高帧频灰度图像显示,同时,利用WinDriver完成上位机PCIe驱动设计。通过实验验证,该驱动技术能够实现仿真系统以1 000Hz高帧频显示8bit灰度图像,满足高帧频探测系统测试需求,并可广泛应用于可见光和红外波段高帧频景像仿真系统的构建。

基于无迹卡尔曼滤波的空间目标双星定位方法

利用双星对空间目标的观测角进行目标定位,可以很好地避免地基探测系统探测弧段短的缺点。研究了基于动力学滤波的双星定位方法,介绍了无迹卡尔曼滤波的基本原理,建立了考虑地球非球形J2项引力摄动的空间目标动力学方程和基于无偏量测转换的双星观测方程。通过仿真比较两种滤波方法在相同条件下对目标的定位误差,可知无迹卡尔曼滤波方法在收敛速度和定位精度上均优于扩展卡尔曼滤波方法。

基于控制点的一种高光谱图像配准方法

提出了一种改进的基于控制点(control points,CP)的高光谱图像配准算法,该方法利用Forstner算子对不同类型传感器所获取的图像进行特征点提取,然后用2种方法对同名特征点进行有效匹配,最终利用一个仿射变换实现高光谱图像与高分辨率图像的配准。通过实地图像成像实验、图像配准实验和图像融合验证实验,证明了算法的有效性。

单平台成像目标运动特性反演方法

针对单平台观测条件下目标运动特性反演问题,提出了基于序列图像的目标空间位置重建及运动参数估计模型和方法。为抑制大气折射对位置重建精度的影响,提出将大气视为球面分层,并划分若干层,采用反向追踪策略,从成像系统的入射光线出发,逆向计算出光线在每一层大气中的传输路径,根据追踪路径与目标发射面的交点确定目标空间位置。为减少发射面等先验参数误差的影响,以目标加速度参数一致性作为优化准则,采用迭代估计,在先验误差范围内搜索最优发射面,修正重建误差。通过以上过程反演得到目标运动轨迹以及运动参数,在先验误差范围内,反演的位置误差在200 m以下,速度误差在60 m/s以下。

基于小波阈值和投影寻踪的非监督高光谱影像目标探测算法

针对高光谱影像的非监督目标探测问题,提出了一种基于小波阈值与投影寻踪遗传算法相结合的目标探测方法:首先对图像进行小波分解,进而利用折中阈值函数计算小波变换系数,再通过逆变换实现图像去噪和重建;采用对异常分布敏感的偏度和峰度作为投影指标,利用实数编码的遗传算法搜索最佳投影方向,有效地将目标信息投影至低维空间;最后采用直方图分割提取目标。利用高光谱影像进行一系列实验,结果表明该方法不仅更为有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地检测出目标。

基于流形学习的涡轮泵海量数据异常识别算法

为了获取海量试车数据中的信息以分析涡轮泵的健康状态,提出一种基于流形学习的海量数据异常识别算法.该算法将反映涡轮泵状态的振动数据重构到高维空间中,利用扩散映射方法直接对其进行学习,提取出数据内在的低维流形特征,以可视化的方式直观地识别出涡轮泵数据中的异常状态.仿真与试车数据验证结果表明了所提算法的可行性和有效性.该算法克服了传统方法解决非线性问题不足的缺点,为试车后涡轮泵的健康分析提供了一条新的途径.