一种基于无人机视觉的海上舰炮脱靶量测量方法

为提高中大口径舰炮对海上目标精确打击能力,开展基于无人机视觉的海上脱靶量测量方法研究。首先,介绍了基于无人机视觉的脱靶量测量系统组成;其次,根据无人机在脱靶量检测过程中涉及到的坐标系,推导各坐标系之间的转换公式;最后,利用靶球和炮弹落点水柱的像素坐标以及无人机的位姿信息,建立无人机对海上多目标定位模型,并根据一组实测数据计算炮弹的脱靶量。

神经网络在随动系统测试中的应用研究

针对神经网络在故障测试中因训练样本集大而导致的诊断速度慢和性能下降等不足,提出区域法则,即将全系统化解为若干个子模块并用神经网络去分别匹配,以此达到加快诊断速度和提高诊断能力的目的,同时给出了典型训练样本的建立思路和网络结构的学习算法.实验表明,该方法在火炮随动系统测试中体现出了较好的诊断效果,具有一定的工程应用价值.

火炮连续射击过程中对动态误差变化的补偿方法研究

阐述了火炮在连续射击过程中,由于系统转动惯量的变化,会产生很大的负载力矩,对系统产生一系列的冲击,影响了系统的射击精度与稳定性.分析了动态误差产生的主要原因,并提出了通过对干扰力矩进行补偿来提高性能的方案.仿真结果表明了该补偿方法的有效性和可行性.

融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法

针对视觉与惯导信息融合的同时定位与地图构建中,因使用场景缺少纹理和相机图像模糊导致的点特征缺失,以及线特征容易错误关联的问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法。该算法首先使用惯导信息辅助系统前端进行点线特征数据关联,跟踪相机位姿;然后,在系统后端根据点线特征的丰富程度对点线特征的重投影残差进行加权,采用非线性优化的形式进行状态估计,并为系统前端提供局部地图信息;最后,使用点线综合的视觉词典进行回环检测,当检测到回环时,对系统中各状态量进行全局优化。基于EuRoC数据集以及KITTI数据集的实验结果表明:该双目视觉-惯导SLAM算法可以有效剔除线特征误匹配,提高系统前端的跟踪精度,而点线综合的视觉词典可以提升系统回环检测的准确率。

自主车导航中提高目标行为预测能力的新方法

鉴于激光雷达目标识别能力较弱的问题,首先利用视觉较强的分类能力,采用协同学习粒子滤波算法实现前方车体的识别和跟踪;再将图像中车体特征区域坐标信息转换到激光雷达图像坐标系中,在线快速提取目标车体距离信息序列,再融合里程计和GPS信息,实现自主车前方车体的行为预测;实验表明,所提出的方法能够在激光雷达信息中快速准确地定位车辆距离信息,并实时估计自主车前方车辆的行驶趋势,得到的目标速度计算误差约为6.2%,使导航更趋合理。

基于神经网络的火炮射击振动衰减研究

振动对火炮的射击精度有较大的影响。建立了一种基于神经网络的火炮减振系统非线性动态模型,用位移和速度作为模型的输入,以控制量和其变化率作为输出,并给出了网络的学习算法。仿真显示,该控制器具有良好的稳定性,结构受控后振动衰减迅速,且控制器结构简单。

任职教育的技术能力培养探讨

针对任职教育的特点和现状，结合舰炮装备教学情况，总结了以装备实践教学为重点，培养部队薷求人才为目标，积极探索任职教育模式，不断推进实践教学体系建设，从研究学员如何学入手，加强和提高教员队伍综合素质的实践、经验和体会。

如何让课程考核检验“真教”与“真学”

院校作为人才培养的主要场所,同时也是学术创新的重要阵地,教学评价对于人才培养以及学术创新有着非常重要的影响。文章分析了当前院校教学评价中普遍存在的一些问题,然后从教学工作核心的角度出发提出了评价的核心工作,最后给出了采用第三方综合评价的一些具体措施,有助于全面加强教学源动力,逐渐提升院校办学水平。

基于规则和事例推理的电气故障诊断方法

论文通过电路仿真和分析获取舰炮运行参数信息,建立了舰炮电气故障诊断规则库,融合规则推理和事例推理技术,设计了具备自学习能力的故障诊断系统。实际应用表明,该方法可最大程度地吸收各种有效的维修经验,在使用过程中其故障诊断能力会越来越强。

变结构控制装置的理论分析

介绍了利用复合控制校正以及变结构控制来改进舰炮瞄准随动系统的性能,分析了该装置在滤波与不滤波时对系统性能的影响,阐明了该装置在提高瞄准随动系统稳定性和精度方面的优越性。

弹炮结合武器系统随动精度测试方法研究

随动精度测试是弹炮结合武器系统标校和维修保障的重要内容。由于弹炮结合武器系统的火控计算和随动控制功能往往集成在同一台计算机,如何保证整个武器系统的维修性成为武器系统技术保障中的一个新问题。论文进行了随动系统精度测试的总体方案设计,针对该武器系统的特点采用DSP实现了位置控制器,进行了正弦机信号精度分析、位置控制器软件设计和原理样机试制。初步对接试验表明,调测功能基本实现,测试系统满足实际要求。

单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的视觉-惯导SLAM

针对视觉-惯导信息融合同时定位与地图构建(VI-SLAM)中,单目相机-惯性测量单元(IMU)外参离线标定繁琐的问题,以及单目相机-IMU外参因传感器受到冲击或调整发生变化影响系统跟踪精度的问题,提出一种单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的VI-SLAM算法。该算法首先利用手眼标定方法计算单目相机-IMU外参旋转矩阵并估计陀螺仪零偏;接着,在不考虑加速度计零偏的情况下估计系统的尺度、重力加速度以及单目相机-IMU外参平移向量;然后,利用已知的重力加速度大小估计加速度计零偏并更新以上已估计的初始化参数;最后,将单目相机-IMU外参放入状态向量中进行在线估计。EuRo C数据集实验表明,该VI-SLAM算法可以自动标定并在线估计单目相机-IMU外参,得到的旋转与平移外参误差分别在0. 5°和0. 02 m之内,这有利于VI-SLAM系统的快速使用以及精度的提升。

融入课程思政的舰炮专业混合式教学改革研究

舰炮专业课程体系建立于实装和模拟设备教学基础上,显具特色,在当前顺应改变传统以“教员为中心”,继而转向“以学员为中心”的教学改革大潮中,思考如何结合舰炮专业的特点,建立线上和线下混合式教学设计,促进学员建构完善课程知识网络,辅助和推动学员提升内化吸收课程知识的能力。在课程中真切自然的融入思政案例,引发学员的思考与讨论,培养学员爱海军、爱岗位、爱专业的情怀和能力素养。

融合双目视觉与惯导信息的高效视觉里程计算法

为提高视觉里程计(VO)在大尺度环境下运行的实时性,提出一种融合双目视觉与惯导信息的视觉里程计算法,主要由前端位姿跟踪和后端局部地图优化两个线程组成。位姿跟踪线程首先使用惯导信息辅助光流法进行帧间特征点跟踪并估计相机初始位姿;接着通过最小化图像光度误差获取当前帧像素点与局部地图点的对应关系;而后最小化当前帧上局部地图点的重投影误差和惯性测量单元(IMU)预积分误差,得到当前帧准确的位姿估计。后端局部地图优化线程对滑动窗口内的关键帧提取特征点并三角化新地图点,使用光束平差法(BA)对逆深度参数化表示的地图点位置、关键帧位姿、速度以及陀螺仪和加速度计零偏进行滑窗优化,为前端提供更加精确的局部地图相机位姿和环境信息。在EuRoC数据集上的实验表明,相比于ORB-SLAM2、ORB-SLAM3算法,该融合双目视觉与惯导信息的视觉里程计算法的定位精度略有下降,但可以较大程度地提高位姿跟踪的实时性。

基于直接法的视觉同时定位与地图构建技术综述

视觉同时定位与地图构建(V-SLAM)在机器人、无人机导航、自动驾驶等领域有着广泛的研究。直接法V-SLAM基于环境亮度不变性假设,跟踪相机的位姿并构建环境地图。针对直接法V-SLAM,首先简述其基本原理;然后分析、比较几种具有代表性的直接法V-SLAM系统;最后讨论直接法的优缺点和发展趋势,并进行了总结和展望。

基于神经网络的模拟电路硬故障诊断

基于直流测试只能测试电路的静态工作状态,对敏感于信号频率的元件不能作完全测试这一情况,提出了交流测试下模拟电路硬故障状态特征的提取方法,使得样本具有非常好的典型性,便于网络诊断速度的加快和准确性的提高,以及通过在典型训练样本的基础上对每一状态增加两个容差范围内随机样点作为附加训练样本点,改善了诊断系统对容差下故障的诊断能力;实验证明,该方法是有实用价值的。

小波包在火炮系统故障特征提取中的研究分析

故障的特征提取是故障诊断尤其是动态信号分析中经常面临的首要问题,文中通过对小波包正交变换理论的分析,给出了基于小波包的特征提取方法,并采用相对熵标准对其分类能力进行优化。通过对火炮系统的仿真试验,显示了这种方法的有效性,具有一定的工程应用价值。

基于Visio故障树的舰炮故障诊断专家系统设计与实现

论文给出了一种基于Visio故障树的故障诊断专家系统。首先介绍了Visio故障树的信息结构;其次给出了使用C#软件读取Visio故障树的方法,以及将故障树转化为规则库的具体方法;然后研究了故障诊断规则库的自学习方案。最后以某型舰炮为例进行了应用验证,显示效果良好。

基于PXI的舰炮电气设备通用自动测试系统

采用虚拟仪器技术,并通过软件产生模拟信号拉制设备的运转,完成动态信号的提取,实现电气设备测试系统的研制.该系统具有通用性、高效性和易用性等特点,具有较好的实用价值.

舰炮电气故障神经网络预测技术研究

为实现舰炮的故障预测和健康管理,针对舰炮电气系统的运行机理,利用电路仿真软件提取了该系统的故障知识,建立了故障诊断专家系统知识库,并运用BP神经网络方法实现了该舰炮电气系统的故障预测。仿真结果验证了该方法的有效性,取得了良好的诊断预测效果。