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。

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题,设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题,提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明,基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波,在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力,导航性能提高显著,实现高精度的组合导航,具有一定的研究与参考价值。

复杂水下环境中自适应粒子群优化的SINS/DVL组合导航方法

针对复杂水下环境中基于捷联惯性导航系统/多普勒计程仪(SINS/DVL)组合导航系统受干扰导致定位精度下降的问题,提出一种自适应粒子群优化的SINS/DVL组合导航方法。首先,针对模型中方差估计不一致问题,构建了基于状态变换原理的SINS/DVL导航模型;其次,考虑到复杂水下环境中基于卡尔曼滤波的噪声难以估计问题,构造粒子滤波适应度函数,并设计了一种自适应粒子群优化算法;最后,对所提方法进行了仿真实验和湖试实验。实验结果表明:所提方法可以解决复杂水下环境中SINS/DVL组合导航系统受干扰导致定位精度不高的问题。相比于卡尔曼滤波方法、Huber鲁棒滤波方法,所提方法的水平位置误差最大值分别减少了49.56%和41.20%。

基于SINS/USBL/DG的水下动态重力测量

水下重力信息在深水油气勘探和潜航器辅助导航中发挥着重要作用。多普勒测速仪(DVL)由于工作范围受限无法时刻输出有效的数据,若作为水下传感器用于重力测量会影响数据处理的可靠性和准确性。针对这一难题,提出了一种基于捷联式惯性导航系统(SINS)/超短基线定位系统(USBL)/深度计(DG)组合导航的水下动态重力测量方法。该方法无需利用外部高精度的速度观测就能实现动态重力测量,摆脱了水下动态重力测量对DVL的依赖,在某海域进行了水下动态重力测量试验以验证新方法的有效性。试验结果证明,重复线内符合精度可以达到1 mGal的水平。

声学多普勒测速技术综述

速度信息是实现水下精确自主导航的重要参量之一。本文以海洋声学多普勒测速技术为对象,介绍了其研究现状、关键技术和发展趋势。首先将声学测速技术分为声学相关测速技术和声学多普勒测速技术;在此基础上,总结了声学多普勒测速信号处理方法、技术演化历程和国内外设备发展现状;讨论了声学多普勒测速的波形设计、误差标校、性能评价、系统检测等关键技术;最后对声学多普勒测速技术未来发展进行了展望,梳理了声学环境感知、一体化融合等趋势,为相关研究提供有益的参考和借鉴。

基于位置观测信息的Davenport四元数DVL标定方法

多普勒计程仪(Doppler velocity log,DVL)能够实时为捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)提供外部速度辅助信息,准确稳定的DVL标定工作对提升SINS/DVL组合导航系统的性能具有重要意义。为有效解决此问题,提出了一种基于位置观测信息的Davenport四元数标定方法。在所提方法中,通过基于多普勒测速原理的位置观测推算标定刻度因子误差以减小速度量测噪声的不利影响,利用基于Davenport四元数方法的位置观测矢量方程解算标定安装角误差以增强旋转矩阵求解的稳定性。船载湖试结果表明,相比于现有方法,所提标定方法在简单和复杂的机动情况下均具有更高的准确度和更好的稳定性。

基于紧组合的SINS/DVL/USBL导航算法

针对自主水下航行器在水下复杂环境下对于高精度、高可靠性的导航定位需求,提出了一种捷联式惯导系统(SINS)/多普勒测速仪(DVL)/超短基线(USBL)定位系统紧组合导航算法,构建了基于频移量测的SINS/DVL紧组合量测方程和基于相对测量信息量测的SINS/USBL紧组合量测方程,通过集中卡尔曼滤波的方法,对SINS、DVL和USBL的信息进行融合处理。针对水下复杂环境造成导航精度下降的问题,充分考虑DVL和USBL的数据野值情况,利用卡方检验法进行判断后对故障数据隔断处理,实时更新量测方程维数,保证系统精度。仿真验证可知,该算法对比其他不同组合模型算法具有较高的定位精度,对比传统的基于速度量测和相对位置量测的SINS/DVL/USBL集中滤波方法精度可提升约23%;在DVL数据失效时,定位误差较正常情况仅增长5.2%;在USBL数据失效时,定位误差较正常情况增长165.4%,鲁棒性和稳定性显著优于基于其他量测的SINS/DVL/USBL的集中滤波导航算法,可实现高精度和高可靠性的水下导航定位。

波束故障条件下基于ST-EKF的SINS/DVL紧组合导航优化方法

针对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的捷联惯性导航系统/多普勒测速仪(SINS/DVL)紧组合导航系统中出现波束故障时,采用波束频移信息重构的故障处理方案会引起量测噪声特性变化,导致导航精度降低的问题,提出了一种波束故障条件下基于状态变换扩展卡尔曼滤波(ST-EKF)的SINS/DVL紧组合导航优化方法。根据四波束Janus阵列的结构特性,提出适用于紧组合导航系统的目标函数,并采用粒子群优化算法对系统噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵进行实时优化。仿真实验结果表明,与基于EKF的SINS/DVL紧组合导航系统相比,所提方法的定位精度提高了70.4%,有效提高了波束故障条件下组合系统的导航精度。

水下SINS/DVL组合导航误差抑制综述

为实现水下潜航器高精度长航时航行,基于SINS/DVL组合导航的误差抑制和校正技术是关键。对于DVL数据失效情况,介绍了不同的替代方法。比较了SINS/DVL组合数据融合常见滤波算法;从长航时导航误差抑制和校正角度,叙述了阻尼算法、地形辅助校正、重力匹配辅助定位、长基线系统辅助定位和重力扰动补偿等方法。可为水下潜航器SINS/DVL组合长航时导航误差抑制提供参考。

基于滑动窗口抗差自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法

捷联惯性导航系统(SINS)/多普勒测速仪(DVL)组合导航时,需要考虑多普勒速度信息中出现的野值和噪声特性变化对导航精度的影响。针对上述问题,提出基于滑动窗口抗差自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法。首先建立状态变换漂移误差角系统误差模型,在速度误差方程中用重力常值项代替比力项,减少比力项引起的速度误差,提高模型的准确性。然后利用新息序列判别野值,若异常则采用滑动窗口数据修正错误新息,并使用带遗忘因子的自适应滤波在线估计量测噪声。实验结果证明,新的系统误差模型和滑动窗口抗差自适应滤波能有效减缓位置误差的累积。2 h的SINS/DVL组合导航中误差航程比优于1.05%,相比于传统卡尔曼滤波性能提升39.66%。

多普勒与航向姿态坐标参考的组合导航系统设计

随着船舶定位导航精度要求的日益提高,过度依赖电子定位单一导航方法存在很大的局限性,传统的航迹推算难以在远距离航行时保障精度。为给船舶提供多元化的可靠船位信息,形成船位数据互补与互证,提高系统集成化程度,适应复杂航行环境,设计了一种GYRO/SINS/Doppler log(陀螺罗经/捷联惯导/多普勒计程仪)组合导航系统。其主要内容是:为无线电定位进行补充验证的组合导航系统总体方案设计,采用GYRO/SINS/Doppler log提供组合导航数据。其中,航向由陀螺罗经提供,船舶姿态通过微型捷联惯导系统提供,船舶纵、横运动速度由4轴多普勒提供,信息融合技术采用自适应Kalman滤波算法,最后进行载体坐标系向导航坐标系转移计算,给出船舶纵横向与北东向实时速度及北东向位置积分变化。仿真结果表明,该组合导航系统具有较好推算能力、良好的稳定性和快速性、较高的精度和误差纠正能力,能满足船舶长时间远距离航行的导航要求。

基于两点法的INS与DVL的标定

多普勒计程仪(DVL)的刻度系数、DVL与惯性导航系统之间的安装误差角是影响组合导航精度的两个重要因数。针对以上问题,论文提出了基于两点的标定方法可对刻度系数和安装误差角进行标定,虽然在跑船标定试验过程中计程仪的刻度系数是有变化的,但在标定距离为6km左右即可得到较准确的估计值;同时试验表明相对于弯曲标定航路,直线标定航路中的安装误差角的估计更加准确,最后通过跑船试验验证了两点标定方法的可行性。

低强度脉冲式超声波治疗勃起功能障碍的疗效评价

目的探讨低强度脉冲式超声波(LIPUS)治疗男性勃起障碍(ED)的疗效。方法回顾性分析2020年6月—2022年6月在南京大学医学院附属鼓楼医院就诊的ED患者121例。根据IIEF-EF评分将ED患者分为轻(17~25分)、中(11~16分)、重(0~10分)三个亚组。分析LIPUS治疗前、治疗后4周和12周时三组的总有效率、勃起硬度评级(EHS)、性生活日记问题(SEP)、总体评估问卷(GAQ)、收缩期峰值流速(PSV)、舒张末期流速(EDV)和不良反应等指标。结果119例患者完成随访。治疗后第4、12周与治疗前相比,IIEF-EF评分及EHS情况均有明显提升(P<0.05)。LIPUS治疗后第4、12周总有效率分别为69.75%、76.47%,治疗后4、12周轻度和中度组患者的总有效率均显著高于重度组(P<0.05)。SEP2、SEP3回答“能”的患者在治疗4周时分别为91.60%、71.43%,治疗后第12周占比分别为92.44%、78.15%,均显著高于治疗前(52.10%、27.73%,P<0.05)。GAQl和GAQ2在治疗后第4周回答“有”的患者占比分别为84.87%、71.43%,治疗后第12周分别为82.35%、70.59%,治疗后2次随访比较差异无统计学意义。患者在治疗后12周PSV水平较治疗前升高[(48.85±14.11)cm/s vs.(41.42±14.90)cm/s],差异有统计学意义(P<0.05);治疗后12周EDV水平较治疗前降低[(-0.57±7.01)cm/s vs.(2.25±5.68)cm/s],差异有统计学意义(P<0.05)。结论LIPUS对于ED患者具有良好的治疗效果且无明显不良反应。

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。