Sequence detection data fusion with distributed multisensor

This Paper presents a data fusion method with distributed sequence detection for on hypothasis testingtheory including the data fusion algorithm of sequence detection based on least error probability rule, the decision ruleand the calcation formula of the detction times and the simulation result of system performance as well.

基于不同数据源的数字孪生小流域底板模型精度检验

为解决小流域综合治理规划设计中基础地形数据获取困难等问题,基于合成孔径雷达卫星遥感影像、倾斜摄影影像、光探测测距影像等3种主流遥感数据源,分别建立栖龙湾小流域数字孪生底板模型,进而提取主沟道纵断面、2块梯田样地边界、10个林地样区的郁闭度,与人工解译和实测结果对比进行精度检验,结果表明:以光探测测距影像为数据源的提取精度最高,以倾斜摄影影像为数据源的提取精度次之,以孔径雷达卫星遥感影像为数据源的提取精度最低。鉴于3种数据源小流域底板模型各有优缺点,可根据实际工作需要进行多源数据融合,以改善数字孪生技术在小流域综合治理规划设计中的应用效果。在栖龙湾小流域内选择石坎梯田地块进行合成孔径雷达卫星遥感影像与倾斜摄影影像数据融合、选择科普展览馆进行倾斜摄影影像与光探测测距影像数据融合,均取得良好的效果。

蜂窝夹层结构无损检测方法研究综述

蜂窝夹层结构是一种层合复合材料,具有优异的力学性能,被广泛应用于航空航天、建筑以及汽车制造等领域。由于自身结构及服役工况的复杂性,蜂窝夹层结构容易在制造、服役等阶段产生蒙皮-蜂窝芯界面脱粘、蒙皮分层、夹杂、蜂窝芯格变形、芯格塌陷、节点开裂、蜂窝积水等多种形式的缺陷。因此,开展蜂窝夹层结构无损检测方法的研究具有重要意义。本文回顾了国内外文献中出现的针对蜂窝夹层结构的无损检测方法,分析了各种单一检测方法的原理、应用优势及局限性。随后,概述了将多种单一方法复合的检测方法在蜂窝夹层结构缺陷全面检测上的应用,并指出应用智能算法可实现蜂窝夹层结构缺陷的定量和分类识别。最后,对蜂窝夹层结构无损检测的研究和应用趋势进行了简要总结和展望。

数据融合策略在食用油真实性鉴别中的研究与应用进展

对基于光谱、质谱、色谱等检测技术的数据融合策略及其在食用油真实性鉴别中的研究及应用现状进行综述,指出:目前,广泛应用于食用油真实性鉴别的检测技术包括光谱、色谱、质谱、电子传感器等。然而,单一检测技术往往只关注某一特定的数据或指标,当食用油所含成分较复杂时,无法充分消除叠加效应、基线漂移、噪声等问题。数据融合策略分为数据层融合、特征层融合和决策层融合三类,结合化学计量学方法可以综合不同检测技术获取的数据,提取更丰富的数据特征信息,从而提高食用油真实性的鉴别效果。不同的新型检测技术之间,或将其与传统光谱、质谱、色谱等检测技术之间进行数据融合,可以快速、准确地实现食用油掺伪鉴别、品种分类和产地溯源,未来可就改进现有分析方法、结合深度学习算法开发新型融合算法、引入云计算提高食用油鉴别实时性等方面进行深入研究,以推动数据融合策略在食用油真实性鉴别领域的发展与创新。

多传感器数据融合技术在管道无损检测中的应用

管道是石油和天然气最经济高效的运输方式之一,确保管道的安全性和完整性至关重要,管道无损检测是油气管道安全稳定运行的有力保障。在管道检测数据处理方面,低计算成本、高精度的多传感器数据融合模型在未来管道缺陷识别量化和轮廓重构方面具有广阔的应用前景。对多传感器数据融合技术及其在管道检测领域的应用进行了综述,讨论了多传感器数据融合技术在复合检测技术、管道缺陷识别以及量化方面的应用,对存在的问题和未来的研究方向进行了分析。

基于力声信息融合感知的香梨果肉脆度评价

为实现香梨脆度更符合感官评价的仪器检测,该研究采用万能材料试验机与麦克风以51 200 Hz高频同步采集香梨果肉破裂时的力声信号,在力声曲线锯齿度分析区间进行数据层信息融合,并分别转换为格拉姆角和场图与角差场图、对称极坐标图、马尔可夫变迁场图及递归图,通过ResNet50网络挖掘与感官脆度评分相关的图像深度特征,经特征降维的主成分输入到超参数优化后的K近邻、极限学习机、随机森林及支持向量回归模型,实现香梨果肉脆度的定量预测。研究结果表明,马尔可夫变迁场图像全连接层特征降维后的主成分与感官脆度评分的相关系数绝对均值最大,为0.64,最适宜定量表征香梨果肉感官脆度评分差异,通过主成分分析提取了前10个主成分解释图像高维全连接层特征95.75%的信息,以这10个主成分构建的ResNet50-SVR(support vector regression)模型预测集决定系数为0.96,预测集均方根误差为0.24,预测偏差比为4.88,具有较高的预测精度和稳定性,可实现对香梨果肉脆度较为准确的仪器检测,该研究结果为香梨果肉的脆度评价提供了一定的理论依据。

基于随机效应模型的可靠性数据转换因子估计

融合相似装备在性能试验和作战试验阶段的可靠性试验数据可以获得更为准确的转换因子估计,从而利用转换因子将受试对象的性能试验数据向作战试验折合,以扩充样本量。利用随机效应模型来建模此过程,假设相似装备寿命服从指数分布,转换因子总体服从伽玛分布,通过试验数据估计伽玛分布的参数,进而得出转换因子总体均值估计。在此基础上利用贝叶斯理论,结合各装备本身的试验数据导出各自的转换因子增强点估计和区间估计,实现借助相似装备数据增强受试对象可靠性数据转换因子估计的目标。模拟数据算例分析表明提出的方法具有合理性、可行性及优越性。

基于多源数据融合的电力试验用移动作业终端应用

近年来,随着移动通信技术不断发展,各行各业均在朝着移动化管理方向发展。其中,电力企业信息化建设中移动现场作业成为重要环节。为了更好地服务电力现场作业,必须充分发挥移动作业终端的积极作用,最大程度地提高电力现场试验效率和质量。此外,考虑到电力现场试验所生成的数据种类较多、来源较广,为了提高信息处理效率,必须采用多源数据融合的方法,实现数据的统一传输和处理。基于此,提出了电力数据移动传递方案以及存储方案,采用将多源数据融合的方法,将数据信息统一上传到主站,用于作业现场的实时监控,实现作业现场的自动化管理功能。

面向飞行试验认知不确定性的气动数据融合方法

在飞机设计领域中,不同的气动数据获取手段各有利弊,仅靠单一手段难以精确预测飞机的气动特性。因此,在实际工程应用中通常需要融合多种来源的数据,以获得更为准确和全面的气动特性描述。针对这一需求,以典型喷气式飞机为例,采用真实飞行数据、模拟飞行数据以及计算流体力学(CFD)仿真数据,结合深度神经网络,提出了一种认知不确定性的气动数据双层深度证据融合算法。该算法通过引入两种标准的置信分配方法,并将深度神经网络的输出与变分狄利克雷分布参数相结合,来表达和量化模型融合过程中的认知不确定性,并借助Dempster-Shafer理论有效地融合不同来源的数据及其不确定性。研究结果表明,该算法有效地融合了多源气动数据,所得结果不仅更加符合物理规律,而且提供了更高精度和更全面的气动数据,相比于单一数据源具有明显优势。

基于重抽样加权的飞行器多源数据融合方法

风洞试验方法和计算流体力学(CFD)数值模拟方法在飞行器的初步研制阶段能够对于飞行器的气动性能提供精准分析,其对于飞行器的气动外形优化与设计起到了重要的作用。而风洞试验与CFD方法不可避免地存在试验与计算成本较高等问题。为实现对于飞行器气动性能的低成本及高效分析,本文对风洞试验数据进行了机器学习方法的预测分析研究,提出了一种基于多模型结合方法的数据融合模式,其原理是通过重复抽样的方法多次获取精度略低的CFD数据与精度较高的风洞试验数据之间的映射关系,并通过基于均方误差的加权方法对于多映射关系进行结合从而输出最终的预测结果。结果表明,基于重抽样加权法的数据融合模式可以有效提升风洞试验数据预测的精准度与拟合度,辅助支撑风洞试验人员进行相关研究工作。

基于人工神经网络的多源数据融合技术在浅层纵波速度调查中的应用

微测井是地震勘探中常用的一种近地表纵波速度调查方法,在场地条件和施工成本受限的情况下,该方法得到的速度解释剖面常存在横向分辨率不足的问题。利用静力触探法布设方便、成本低廉的优势,提出一种利用人工神经网络模型关联地层阻力和地层波速的方法,以期通过少量实测微测井实现大范围纵波速度结构的有效预测。该方法的实施流程如下:(1)两两配对静力触探和微测井数据以生成控制点位,以岩性变化为网络分裂条件,输入层神经元接收锥尖阻力、侧摩阻力和深度数据,输出层神经元接收纵波速度,在中间设置多个全连接隐藏层;(2)通过前馈训练机制更新隐藏层神经元参数;(3)将非控制点位的静力触探数据输入到训练好的神经网络模型以获取全区近地表纵波速度结构剖面。在苏北某场地进行方法测试和数据分析,结果证实岩性分层的精细度和训练样本量是决定模型表现的两个关键因素。人工神经网络法预测浅层纵波速度的准确率超过90%,在可靠性、分辨率以及鲁棒性方面都超越了现有的经验公式法,可以辅助判断地下虚反射界面和低降速带分布范围,是提高地震勘探浅层速度调查精度和效率的有益探索。

基于决策级数据融合的可靠性综合验证方法

可靠性验证试验是检验产品的可靠性水平是否达到要求而进行的试验,是一项重要的可靠性活动.价格昂贵或者可靠性水平较高的设备,按照经典的抽样方案进行试验,时间和费用几乎是不能承受的.为了解决上述实际问题,针对成功率的抽样检验方案,利用证据理论方法,研究了基于研制试验数据、可靠性评估结果和专家信息的基本可信度分配函数的构建方法,并给出了基于决策级数据融合的可靠性综合验证试验模型.同时,对可靠性综合验证模型的性质进行了讨论,确定了可靠性综合验证试验方案的存在性,并提出了方案的选取原则.模型可以广泛地利用研制信息,并可以统一给出基于不同分布类型和不同信息的可靠性综合验证试验方案.通过示例表明该方法可以利用各种研制信息,达到减少可靠性验证试验样本的目的.

融合仿真数据的小子样圆概率误差评估

针对应用Bayes方法评估圆概率误差(CEP)时仿真数据容易“淹没”现场实弹数据,导致评估结果无效甚至错误的问题,提出一种基于“有效样本”的飞行与仿真数据融合算法与融合仿真数据的小子样CEP评估方法。使用重要性抽样方法中抽样效率的评估模型度量仿真先验分布与总体分布之间的偏差,建立考虑仿真先验信息有偏差时仿真先验分布的确定方法。该方法在融合评估时仿真样本权重同时依据仿真先验分布与总体分布之间的偏差和样本量调整,而不是原方法中仅仅依赖验前试验的试验次数分配。实验和应用案例表明,新方法的估计性能显著好于传统方法,可以有效解决装备鉴定和定型试验中小子样CEP评估问题。

高速空气动力学三大手段数据融合研究进展

风洞试验、数值计算和模型飞行试验三大手段的深度融合,是开展新一代高速飞行器研究的必然需求。本文重点介绍了高速风洞试验设备、数值计算软硬件建设和航天模型飞行试验能力建设情况,以及自主研制的表面温度、热流、脉动压力、摩阻等飞行试验测量技术;并根据气动数据融合特点,提出了一种基于气动数据和物理模型相关度的融合准则,发展了基于组合深度神经网络的气动数据融合方法,解决了不同来源数据之间的数据关联问题,大幅提升了融合数据的可信度,在某高速飞行器俯仰力矩系数和头罩典型构型的气动热数据天地关联方面得到成功应用;综合运用三大手段,开展了高速激波-边界层干扰基础流动问题研究,建立了激波-边界层干扰力/热载荷天地相关性经验公式,修正了压力-热流关联关系,并首次证实了分离泡低频振荡现象在真实飞行条件下客观存在。

舰空导弹抗干扰试验结果综合评估方法研究

针对舰空导弹抗干扰试验中半实物仿真试验、飞行试验的试验结果可信度不同,试验结果难以统一评估的问题,引入可信度概念,对不同试验手段获得的试验数据根据可信度进行区分对待,利用改进的贝叶斯公式具备试验结果与试验次序无关的性质,把前一次试验数据结果作为后一次试验的先验概率密度,多次使用该公式把它们融合起来,对试验结果进行综合评估。

基于蛇形机器人多传感器数据融合的缆索缺陷自动检测方法

为了实现斜拉桥缆索的自动无损检测,针对斜拉桥缆索自动无损检测方法进行研究,提出基于蛇形机器人多传感器数据融合的缆索缺陷自动检测方法。通过搭载多传感器的蛇形机器人螺旋攀爬运动,实现在役自动检测;利用数据融合技术对多传感器的数据进行融合实现桥梁缆索缺陷的自动检测,在数据层采用加权平均进行信号融合,在特征层采用支持向量机作为缺陷分类与识别平台,在决策层应用D-S证据理论对缺陷做出最后决策,并应用有限元软件ANASYS建立缆索缺陷仿真模型,在MATLAB上对数据融合算法进行验证。研究结果表明该方法能够方便地实现缆索缺陷在役自动检测,不仅可以降低系统的不确定性,而且能有效地提高缆索缺陷识别精度和可靠性。

多传感器一致性数据融合方法的改进与推广

为了提高集中式多传感器一致性数据融合方法的精度和速度 ,利用多元正态分布的统计假设检验和统计推断理论 ,详细地分析了现有多传感器一致性数据融合方法存在的缺点 ,提出了一种新的置信距离用以度量不同传感器测量数据之间的距离 ,讨论了它的性质 ,并因此建立了新的融合算法。计算机仿真结果表明 ,算法优于现有的多传感器一致性数据融合方法 ,并且可以很容易地推广到多维数据情形中。

惯性测量装置火箭橇试验外测数据融合方法

在3 km火箭橇试验的基础条件下,为解决惯性测量装置火箭橇试验中雷达外测系统、遮光板外测系统和GPS系统的时间不同步、初始状态不一致以及分离误差采用单一外测数据的问题,通过解算和分析火箭橇试验过程中的雷达外测数据、遮光板外测数据和GPS外测数据的数据特点,探究了一种雷达外测、遮光板外测和GPS系统的数据融合方法。该方法有效的利用了雷达的测速精度和遮光板的位置精度,弥补了水刹车段外测手段单一的不足,成功将各外测系统融为一体,系统位置精度小于0.02 m,系统测速精度小于1‰,为惯性测量装置的误差分离提供了一个完整、准确的外测系统。

多传感器信息融合性能的测试与评估

讨论了信息融合系统性能评估的一般性理论和方法，以军事上的应用为背景建立了信息融合性能指标体系。通过软件测试的方法，对融合算法进行测试与评估。提出了一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构，并以一个舰艇信息融合系统为例，讨论了评估其航迹相关性能时的测试步骤，给出了部分性能指标的计算方法。

基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别

超声无损检测已被广泛用来检测材料内部的缺陷,然而对缺陷性质的识别始终是检测的难点,为此研究了一种基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别新方法.该方法充分利用检测数据,通过对缺陷回波信号特征与缺陷形态特征的数据融合,实现了焊缝缺陷的有效识别.利用自主研制的超声成像手动检测系统对含有气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件进行了检测,分别提取缺陷的超声回波信号特征和缺陷图像的形态特征,构建神经网络实现超声信号和图像特征的数据融合.结果表明,该方法实现了多类缺陷的识别,提高了缺陷识别率,有助于焊缝质量评定.