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12 个结果
  • 简介:文章以生物纳米通道及纳米孔中的离子传输及化学反应为背景,以离子流整流、电渗流整流、离子积累耗散模型为理论基础,使用有限元数值计算方法研究压力及电场交互作用下的锥形纳米孔孔内离子浓度分布及速度场分布现象.分析了不同电压下压力和电场的交互作用对锥形纳米孔中速度场、流场及浓度分布的影响.结果表明纳米孔孔内氢离子运动方向主要受电场方向影响.由于静电吸附效应,沿着孔壁流动的电渗流中的氢离子浓度会高于体溶液中的氢离子浓度.当电压较小时,流场方向主要受压力流的影响,当电压较大时,流场流动方向由电渗流带动的流体流动和压力驱动的流体流动共同决定.

  • 标签: 离子流整流 电渗流整流 PH 锥形纳米孔 离子传输
  • 简介:提出一种重磁观测值数值模拟方法,用于地下空穴测量数据的解释和反演算法研究。采用更具结构灵活性的旋转椭球体作为地下空穴模型,在重力异常和重力梯度异常计算表达式的基础上,推导其磁异常计算表达式,实现空穴重磁异常信号的分析计算;借助扰动位的功率谱密度函数实现重力异常谱和重力梯度异常谱的计算,经傅立叶逆变换到空间域实现背景场统计学模拟;采用高斯白噪声模拟测量仪器或其它随机噪声信号。将三部分数据叠加并进行数值仿真,证明该方法合理有效。

  • 标签: 重力异常 重力梯度异常 磁异常 地下空穴 重磁背景场 数值模拟
  • 简介:为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力仪测量精度的影响,得到更高精度的重力异常测量值,根据随机过程理论,分析了重力异常状态方程,并对H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法进行了理论对比分析,将其应用到消除重力异常畸变系统中.为了避免滤波发散,自适应卡尔曼滤波采用降阶的Sage-Husa算法.理论分析和仿真实验表明:H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法都具有较好的滤波收敛特性,并能在一定程度上有效地消除重力异常畸变对重力异常测量精度的影响,但自适应卡尔曼滤波的性能优于H∞滤波.

  • 标签: H∞滤波 自适应卡尔曼滤波 重力异常畸变 海洋重力仪 测量精度 重力异常状态方程
  • 简介:故障树在设备的故障诊断中被广泛应用.当系统复杂度较大时,故障模式和故障树的分支会剧烈增加,故障现象和故障原因因此出现复杂关系,这必然给故障检测和诊断推理带来极大的困难.在故障诊断中引入一种新的人工智能方法,即蚁群算法,可以确定故障树的最优检测次序,并指导系统多故障状态的决策.由于该方法具有平行性、鲁棒性等特点,可以很好地解决前面所提问题.仿真结果显示,在故障树中采用该新方法可行、有效.

  • 标签: 蚁群算法 故障诊断 故障树 最优检测次序 故障模式 惯性导航设备
  • 简介:针对多星座情况下多卫星同时故障时的接收机自主完好性检测的问题,分析了多卫星同时故障的原因及特点,提出基于极大似然比的分层完好性检测方法。通过奇偶向量矩阵的计算,根据极大似然估计,进行故障检测与隔离,利用全量检验统计值与部分检验统计值之间的关系进行故障卫星的确定,并利用接收机的数据进行仿真验证。仿真结果表明,本方法可以快速有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测,检测出并隔离故障卫星。

  • 标签: 极大似然比 接收机自主完好性检测 全球导航星系统 检验统计值
  • 简介:为提高多传感器组合导航系统对各导航传感器的在线故障检测能力,提出了一种基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断改进算法。该算法在分析调频高斯小波特性的基础上,采用高斯小波变换计算出观测量的小波系数后,然后利用带遗忘因子的数据平滑算法对小波系数进行平滑,通过判断平滑值来诊断导航工作正常与否。其优点是仅利用传感器的观测量来直接检测导航传感器故障,适当选择小波变换的拉伸因子和数据的衰减因子可以对方差突变等软故障进行有效的在线检测,并解决了误检问题。仿真结果证明了该算法的有效性。

  • 标签: 组合导航 故障诊断 算法 调频高斯小波变换 遗忘因子
  • 简介:针对非合作航天器的相对导航问题,提出了一种利用点云矩形面特征测量非合作航天器位姿的方法。首先从点云数据中提取矩形面;然后根据矩形面点云数据计算出点云分布矩阵,通过特征值分解求出相对位置和姿态,并解决了因矩形面对称而产生的多解问题;最后设计了卡尔曼滤波器,确定目标星与追踪星的相对位置参数以及目标星的姿态、角速度。仿真结果表明:相对位置的估计精度优于0.005m,目标星姿态精度优于0.1°,验证了该方法的有效性。

  • 标签: 非合作航天器 点云 矩形面特征 位姿测量
  • 简介:针对平台自动测试系统故障诊断的特点和设计要求,提出了一种将知识发现技术融入故障诊断系统中的新的框架,同时设计了知识发现操作的具体过程.系统运行后,既可以发现新知识,又可以改进原有规则,大大提高了系统的知识获取和故障诊断能力.

  • 标签: 知识发现 自动测试系统 知识获取 平台 同时设计 故障诊断系统
  • 简介:在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。

  • 标签: 广义系统 连续-离散系统 故障诊断及隔离 多模型自适应估计 强跟踪卡尔曼滤波
  • 简介:本文用BP神经网络对挠性陀螺仪伺服回路的故障诊断进行了模拟,取得了满意的结果。同时还介绍了作者设计的这一通用型BP神经网络软件包及其特色

  • 标签: BP神经网络 挠性陀螺仪 伺服回路 故障诊断
  • 简介:在三轴整体式速率偏频激光陀螺无法进行输出轴冗余配置的情况下,为实现陀螺的元件级故障检测与隔离,提出了由三轴整体式速率偏频激光陀螺和挠性陀螺组构成的双惯性系统的故障检测与隔离方案,给出了双惯性系统的量测方程,并以此为基础推导了用于进行故障检测与隔离的奇偶方程.提出一种基于奇偶方程的双惯性系统故障检测与隔离方法,并针对一类无法用奇偶方程进行隔离的故障,给出一种搜索无故障陀螺输出轴的故障检测与隔离新方法.

  • 标签: 双惯性系统 故障检测 速率偏频 激光陀螺 奇偶方程 故障隔离