电机故障诊断的多传感器数据融合方法

电机及其运行环境的复杂性决定了电机故障诊断也非常复杂 ,尽管随着检测技术、信号处理技术、智能技术的进步 ,故障诊断技术得到了很大的发展 ,但是目前的故障诊断技术仍因为各种原因存在着很大的不确定性。目前诊断技术依然是基于单个参数 ,如电流、振动、温度、润滑油成分所能携带的故障特征来进行诊断 ,但是因为模型或者环境的不确定性导致这些诊断结果模糊不清甚至错误。分析了传统故障诊断方法中存在的不确定性 ,并介绍多传感器数据融合的方法来处理由于单个参数带来的诊断的不确定性 ,同时介绍一个数据融合故障诊断系统 (fusion diagnosis system,FDS)的结构模型 ,并分析这个结构在应用中的关键问题。

动态系统的实时多尺度估计和融合算法

介绍了一种最优动态多尺度估计和融合算法 ;讨论了在数据残缺的情况下 ,如何得到等效的测量值和测量方程 ;给出了当测量数据的采样率为任意值时 。

基于ZigBee的温室房间温度传感器数据融合技术

介绍了ZigBee的技术特征,构建了一种基于ZigBee技术的低成本和低功耗温室温度无线传感器网络,并采用网内数据融合和神经网络的数据融合方法,提高了网络的整体效率,减少了数据传输量,降低了能耗,消除了单一传感器节点限制引起的误差,从而获得了更为精准的温值,提高了控制精度。

基于四象限APD相位法测距的数据融合方法的比较

基于四象限APD相位法的测距测角系统不仅可以用于测距,也可以用于跟踪,但如何从四个象限的采样数据融合得到较高精度的距离值的方法目前还没有相关的研究。针对这一现象,文章首先建立有高斯白噪声的回波通道模型,然后在回波光斑中心是否与四象限APD光敏面中心重合两种情况下,分别比较两种通常的数据融合方法,一种是先平均四路FFT值,再求取平均后FFT值的相位用于真实相位的估计,另一种先分别对四路FFT求取各路相位值,然后对四路相位求加权和用于对真实相位的估计;最后通过实验仿真比较得出,前者较后者的精度更高。

复杂电磁环境下海军岸基雷达组网协同仿真训练方法研究

岸基雷达组网能有效地提高岸基雷达的探测范围、探测精度和抗干扰能力,更好地完成海空目标的搜索、跟踪、测量和识别功能。在当前单个雷达装备仿真训练的基础上,结合复杂电磁环境下雷达组网协同仿真训练的需求分析,构建了由训练场景编辑模块、雷达主控模块、雷达训练台、数据融合及训练结果评价模块组成的训练系统,从整个组网雷达的协同抗干扰能力、威胁目标跟踪能力以及职手综合表现等3个方面提出了训练考核的基本设想。最后以一个应用实例来说明了训练考核评价指标的合理性。

光伏发电系统故障诊断方法综述

随着光伏产业的迅速发展,光伏发电系统的故障诊断日显重要。介绍了光伏发电系统的组成及其常见故障,归纳了国内外光伏发电系统中几种常见的故障诊断方法,并分析了各种故障诊断方法的优缺点。通过对比现有方法,提出了基于数据融合的故障诊断法将是光伏发电系统应用的发展趋势。

雷达网对电子干扰飞机的测向跟踪方法

针对实施压制性干扰的电子干扰飞机,提出了雷达网对其进行测向定位与跟踪的方法。首先,比较了压制性和欺骗性2类电子干扰的实现原理,分析了两者在作战使用中优缺点,提出了对实施压制性干扰的电子干扰飞机进行测向跟踪的需求;接着,根据多种情况下测向交叉定位的定位误差分析,给出了测向站布阵最优方法;然后,分析了影响测向交叉定位的各种不利因素,提出了精确计算定位点和滤波跟踪方法,辅助时差测距方法估计干扰源高度,并结合实际应用场景提供了虚警抑制的多种技术途径;最后,通过仿真分析表明该方法的定位跟踪效果。