基于系统LOG日志的预防性维护流程对Philips iU22彩超CPU温度及故障率的影响

目的探讨基于系统LOG日志的预防性维护流程对Philips iU22彩超CPU温度及故障率的影响。方法将广东省第二人民医院2018年1月至2019年12月使用的30台Philips iU22彩超作为观察组,实施基于系统LOG日志的预防性维护流程;将医院2016年1月至2017年12月使用的30台Philips iU22彩超作为对照组,实施常规维护流程;比较两组设备使用期间的CPU温度、故障率及由CPU温度过高引起故障的情况。结果两组设备使用1个月的CPU温度比较,差异无统计学意义(P>0.05);观察组设备使用6、12个月的CPU温度均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组设备使用期间的故障率及由CPU温度过高引起故障率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于系统LOG日志的预防性维护流程可以有效解决Philips iU22彩超CPU温度过高问题,降低设备故障率。

相控阵多普勒计程仪的相控波束接收方案

相控阵多普勒计程仪具有基阵体积小,且无需迸行声速补偿等优点。本文在讨论相控阵多普勒计程仪原理的基础上,提出了相控接收和宽带系统移相的方案。并通过试验验证了实际设计制作的相控接收系统的可行性。

考虑洋流影响的SINS/DVL组合导航算法

针对捷联惯性导航系统(SINS)/多普勒计程仪(DVL)组合导航系统工作于水跟踪模式条件下的高精度定位需求,提出一种考虑洋流影响的SINS/DVL组合导航算法。分析了DVL水跟踪模式下洋流速度对组合导航精度的影响,基于速度匹配组合导航的方式提出了SINS/DVL组合导航系统设计方案,当DVL切换到水跟踪模式后,利用Kalman滤波器对洋流速度进行实时估计,从而能够有效提高DVL仅对水输出时系统的组合导航定位精度。仿真和水上船载试验结果表明,本文提出的考虑洋流速度影响的SINS/DVL组合导航算法是有效的和可行的。

多普勒测速声呐的自适应Kalman滤波算法

针对小型自主水下无人潜器的运动特点,设计了一种加速度信息辅助的自适应Kalman滤波器,用于多普勒测速声呐的数据处理.首先基于时间序列分析法,建立了多普勒测速声呐噪声信号的AR模型,并根据当前统计模型设计了多普勒测速声呐Kalman滤波方程.然后针对滤波方程特点,设计了基于S面的自适应Kalman滤波器.实验结果表明,在已知加速度先验信息的条件下,基于S面的自适应Kalman滤波器能够根据小型水下机器人的运动特点实时调整滤波参数,滤波精度优于0.04m/s,且能够有效消除时间延迟,为小型水下机器人控制系统提供准确及时的速度信息.

宽带多普勒计程仪速度解模糊方法研究

为了解决宽带多普勒计程仪在较高速度下存在的速度模糊问题,建立了宽带多普勒计程仪的回波模型,分析了回波的自相关特性。在不改变系统结构的基础上,提出了采用回波自相关的第1个峰值位置的方法确定速度范围,并与复协方差方法结合实现无模糊地估计速度,从而解决测速模糊问题,同时提出采用三点相关插值算法估计自相关峰的位置。最后采用湖试数据分析和数字仿真证明了这种解模糊方法的有效性。

基于垂直约束的深海拖曳系统USBL/DVL组合导航算法

为提高深海水下拖曳系统的定位精度,分析了深海拖曳系统压力传感器与超短基线定位系统(USBL)以及多普勒计程仪的耦合原理,给出了基于垂直约束下的USBL定位的基本原理及拖曳体直线运动状态下的开窗平滑算法。采用非线性的无迹卡尔曼滤波模型对超短基线定位、多普勒测速、深度、斜距、姿态及角速率信息进行融合。针对声学数据常见的粗差观测,结合自适应抗差滤波算法,提出基于垂直约束的自适应抗差卡尔曼滤波算法。最后仿真和实测实验证明在5000 m水深条件下,在航行方向上位置精度较传统滤波算法提高了近2 m。基于垂直约束自适应抗差无迹卡尔曼滤波算法可充分利用高精度观测信息,提高深海拖曳系统的定位精度和容错性。

水下潜航器的惯导/超短基线/多普勒测速信息融合及容错验证

针对水下潜航器惯导系统的定位误差积累和容错性差等问题,分析了水声超短基线的相位差定位方法,推导了基于惯导提供实时位置、姿态误差角信息的惯导/超短基线(INS/USBL)导航解算过程及其坐标转换。结合惯导/多普勒测速(INS/DVL)滤波器,给出INS/USBL/DVL组合导航联邦滤波在3种信息融合算法下的应用。通过MATLAB仿真对导航算法进行了验证,结果表明该导航算法能够抑制惯导系统误差随时间发散的问题,能充分利用了3种导航系统提供的参数信息,且状态维数低,滤波收敛速度快,其中基于精度因子信息分配方法的导航系统误差最小。容错性验证结果显示,当超短基线出现故障时,重构后的组合导航系统在较高航速情况下依旧能提供有效的导航参数。所提出的INS/USBL/DVL组合导航联邦滤波方法能够精确地提供水下潜航器的各位导航参数信息,且具有较高的容错性和稳定性。

一种考虑洋流影响的AUV组合导航算法

针对由捷联惯导(SINS)、多普勒测速仪(DVL)以及深度传感器组成的自主水下航行器(AUV)组合导航系统,当DVL测量距离无法达到海底的情况下,洋流是该系统主要误差源之一的问题,在SINS/DVL组合导航算法的基础上,提出了一种在原算法中加入洋流信息提高系统导航定位精度的方法,并将以上两种导航算法解算出的AUV位置信息进行仿真对比,仿真结果表明:与未考虑洋流信息的算法相比,加入洋流信息的算法能够有效提高AUV的定位精度。

超声波-多普勒三相流测井及其在青海油田的应用

在过去三相流测井中,流量的测量是油、气、水三相的总体响应,无法直接获得分相流量,影响了产出剖面测井资料的准确性。超声波-多普勒反射波法,通过发射高频超声信号并对接收到的多普勒散射信号作频域分析,获得多相流体流动截面的相态分布和速度分布,求得各相流量。利用超声波的多普勒效应测量流体中离散相的流速;利用反射波强度测量离散相的持率,通过非集流方式,在基本不改变流体流动状态的情况下实现了气相流量测量。在青海油田应用超声波-多普勒三相流测井16井次,不仅解决了油、气、水三相同出及脱气井产出剖面测井瓶颈难题,还可以进行出砂井产出剖面测井,具有较强的实用性,为油气田开发提供了准确的动态监测资料。

水下SINS/DVL组合导航技术综述

基于捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)相结合的组合导航技术近年来在自主水下航行器(AUV)导航上得到了广泛应用。文中简要介绍了水下SINS/DVL组合导航的基本原理、耦合方式和系统应用研究现状;详细论述了数据融合处理技术、标定技术和DVL数据失效处理技术等3个关键技术及其研究现状;最后,探讨了水下SINS/DVL组合导航技术的发展趋势及其将要面临的技术问题。文中的研究可为水下高精度组合导航研究提供参考。

多普勒计程仪的数据平滑方法

多普勒计程仪输出数据中有局外数据,可能会导致组合导航系统中的卡尔曼滤波器发散。文章介绍了4种数据平滑方法:动窗平均、动窗加权平均、动窗中值滤波以及动窗稳健平均。仿真结果表明:动窗稳健平均的输出不会被多个局外数据所影响,并且其处理增益接近理论极限。

AUV中SINS/DVL组合导航技术研究

针对水下自主潜器的特点,重点介绍一种采用捷联惯导系统与多普勒计程仪的组合导航技术。通过引入多普勒计程仪提供的绝对速度,提出了输出校正与反馈校正相结合的混合校正集中卡尔曼滤波方案,仿真结果证明该方案可有效提高系统导航精度。

一种基于“当前”统计模型的DVL/SIMU船位推算方法

船位推算是水下航行器自主导航定位的重要手段。当采用对流工作模式的多普勒计程仪进行船位推算时,测速精度受海流影响较大,由此引起的船位推算误差较大。针对此问题,提出一种基于机动目标"当前"统计模型的水下组合导航模式,通过增加加速度观测信息,采用加速度均值、方差自适应Kalman滤波算法实现线运动参数的估计和流速修正并进行了仿真实验验证。仿真结果表明,使用本方法能得到较为准确的流速估计值,相同条件下使用加速度信息辅助船位推算比纯船位推算的定位精度有较大提高,其精度优于1 n mile/h。

多普勒测速仪/捷联惯导组合导航技术研究

提出了利用多普勒测速仪辅助捷联惯导系统动基座对准以及基于卡尔曼滤波的组合导航方案,并对该导航方案水上实验的结果进行了分析.实验结果表明,多普勒测速仪能够有效地抑制惯导误差随时间积累的缺点,提高了导航定位的精度.

SINS/DVL组合导航技术综述

为了进一步研究水下导航技术,对广泛使用的自主水下航行器导航技术中的捷联惯导系统(SINS)和多普勒计程仪(DVL)组合导航系统进行阐述:介绍SINS和DVL的独立性、自主性、隐蔽性和高精度等特点;给出SINS/DVL组合导航系统中关键技术的应用及研究现状,包括多源信息滤波融合技术、误差标定技术和初始对准技术;最后讨论水下SINS/DVL组合导航技术的未来研究热点。

基于改进自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法研究

针对水下长航时捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合定位精度问题进行研究,提出了一种改进的自适应滤波的方法。建立了SINS/DVL组合导航模型,通过对比经典Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在SINS/DVL组合导航系统应用时存在的问题,利用失准时的新息对先验状态均方误差矩阵进行自适应调节,解决DVL数据突变后新息协方差严重偏离实际的问题。进行了约10 h仿真试验,结果表明:当DVL噪声突然增加到原来的10倍时,改进的自适应滤波算法相对于经典Kalman滤波提高了精度,且性能优于改进的Sage-Husa自适应滤波。

一种提高多普勒测速仪测频精度的方法

多普勒测速仪是水面或水下平台速度测量的主要设备。提出了利用随机样本一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法来估计多普勒频移,从而使速度测量具有更高的稳定性。多普勒测速仪信号处理的核心是测量多普勒频移,该方法利用回波复相关相位是多普勒频移的一次函数来估计多普勒频移,进而计算得到平台速度,在估计频移时采用RANSAC算法以提高测频精度。为了验证方法有效性,对信号形式为连续波(Continuous Wave,CW)脉冲对的情形进行了仿真。结果表明,提出方法的稳定性得到明显提高。

基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航标定方法的研究及其误差分析

为了进一步提高自主水下航行器(AUV)捷联惯导(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航定位精度,需要准确标定出SINS与DVL之间的安装误差角以及DVL的刻度系数。论文系统的介绍了组合导航系统的标定方法和流程,最后分析了组合导航系统的误差来源。

一种在较大初始数学平台误差角下提高AUV导航精度的新方法

如果发射冲击很大或者初始对准时间很短,可能导致自主水下航行器(AUV)中捷联惯导系统(SINS)的初始平台误差角比较大,特别是方位误差角大时,它成为影响AUV自主导航精度的重要因素。发射后利用捷联惯性测量组件(SIMU)和多普勒测速仪(DVL)的采样输出,同时实施航位推算(DR)和捷联罗经对准(GA)2种算法。当GA在短时间内水平调平后,直接修正DR的水平姿态角;当GA方位对准基本收敛后,计算GA方位与DR方位之间的方位误差,并借助于航迹相似性原理修正DR的方位角和位置,从而提高后续阶段的AUV导航精度。仿真结果表明,该方法可以修正由初始平台误差角造成的定位误差,但对与DVL有关的定位误差无效,修正后AUV定位误差下降到不修正的19.8%。

多普勒计程仪测速误差分析

阐述了多普勒计程仪测速原理,分析了多普勒计程仪测速误差来源,提出了减小和修正测速误差的方法,有效地提高测速精度。