基于小波分析的超声导波管道裂纹检测方法研究

利用LS-DYNA970动态有限元分析软件对考虑横应变下的管道纵向超声导波损伤检测进行了数值模拟,分析了不同的激发频率对管道中导波频散现象的影响.选择适当的尺度和小波基函数,利用小波变换实现了对微弱且无法直接观测的缺陷检测信号的识别.同时通过时频分析研究了噪声信号在检测信号中的分布规律,并运用小波包分解和重构算法将信噪分离,实现高噪条件下管道微缺陷的损伤识别.     

单频GPS/BDS/MEMS IMU紧组合模糊度固定抗差模型

针对高精度GNSS/INS组合定位中,伪距多路径误差严重影响模糊度固定效率及系统定位精度的问题,引入抗差估计函数,建立INS辅助GPS/BDS模糊度快速固定抗差模型。首先建立了单频GPS/BDS/INS紧组合动力学模型以及观测模型,继而研究了紧组合系统INS辅助下GNSS模糊度快速分解模型,分析了伪距观测值粗差对于模糊度参数估值的影响。为减弱异常观测值对于模糊度固定成功率的影响,提出了附有INS定位约束的模糊度解算抗差算法。最后利用实测导航定位数据验证了算法的有效性。结果表明:对比不考虑观测值粗差影响的模糊度固定算法,模糊度固定抗差算法显著提高了模糊度固定的可靠性,抗差算法的模糊度固定效率不受粗差值大小的影响;对于模拟的伪距多粗差情形,抗差算法对GPS/INS、BDS/INS和GPS/BDS/INS三种组合方案的模糊度固定Ratio均值分别提高了100.8%、47.7%以及19.5%;在INS定位松约束条件下,抗差算法提高了模糊度固定成功率。     

基于EWT和FESN的结构健康状态趋势预测

为了能够及时发现并处理大型结构和设备在服役期出现的损伤问题,本文提出了一种基于EWT-FESN的结构健康状态趋势预测方法。首先,原始信号经EWT分解,对得到的AM-FM分量进行了希尔伯特变换得到瞬时频率;然后,将瞬时频率作为FESN预测模型的输入参数进行了结构健康状态趋势预测。仿真和工程实验结果表明:经验小波变换可以将信号的各个固有分量清楚地分解出来,不存在虚假模态;FESN模型与经典的ESN模型预测精度分别为0.0125、0.0389,显然前者更接近实际值,精度更高;同时,EWT与FESN的结合对于处理复杂工程结构信号的非线性、不平稳性等特点具有较好的适应性和稳定性。     

自适应SVD-UKF算法及在组合导航的应用

提出一种新的自适应奇异值分解Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法.该算法利用自适应因子平衡动力学模型信息与观测信息的权比,控制动力学模型误差对导航参数解的影响.用奇异值分解阵(SVD)的迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换,提高了协方差矩阵的数值稳定性.将新算法应用于组合导航系统进行计算仿真,结果证明,新算法具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高组合导航系统的精度.     

一种快速跟踪的卡尔曼滤波算法及其在舰船组合导航中的应用

在用卡尔曼滤波算法估计动态系统的状态时,如果系统运动状态发生突变,会导致滤波估值不能及时跟踪系统真实状态的变化。本从算法上分析了产生这种现象的原因,提出了根据不同传感器观测值的误差特点对算法进行改进的方法,使得卡尔曼滤波器跟踪速度和滤波精度大大提高,并将其成功地应用于推算船位/GPS组合导航系统。     

平稳小波在高精度重力仪信号处理中的应用

为有效地消除噪声对重力仪测量数据的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析平稳小波多尺度分析原理的基础上,将平稳小波应用到重力仪数据处理中,并与传统小波多尺度分析进行了对比.理论分析和仿真实验表明,平稳小波和传统小波都能在一定程度上抑制噪声对高精度重力仪测量数据的影响,但平稳小波的性能优于传统小波.     

GPS/INS紧耦合导航中多路径效应改正算法及应用

针对GPS伪距观测值受多路径误差影响较大,限制了GPS/INS紧耦合导航中导航精度提高的问题,在传统静态多路径消除方法的基础上,提出了导航过程中多路径效应动态消除算法,并应用于GPS/INS紧耦合导航。首先给出了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型以及静态定位多路径消除的方法,通过频谱分析探究了非差观测值序列的特殊性,引入了移动窗口提取动态导航过程非差伪距观测值的多路径,最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明:对比没有经过多路径改正的组合导航算法,基于伪距多路径改正的GPS/INS紧耦合导航增强了滤波融合观测值的精度,减少了多路径效应对于伪距观测值的影响,平衡了伪距观测值和多普勒观测值的权重,提高了GPS/INS紧耦合导航的直接可测参数(位置、速度)和间接可测参数(姿态)的精度,北向、东向和高程三个方向的位置误差分别减小了18.8%、25.7%,和1.5%。     

一种基于小波变换的故障诊断改进算法

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。     

基于小波滤波的激光陀螺SINS晃动基座初始对准

激光陀螺捷联惯导系统在晃动基座上进行初始对准时,由于激光陀螺信号中存在着很大的随机噪声,导致对准时间变长,对准精度降低。为解决此问题,提出一种基于小波实时阈值滤波的预处理方法,选取了合适的小波基和分解层数,对陀螺信号进行小波预处理,然后利用滤波后的陀螺信号进行姿态粗对准,最后使用速度误差作为观测量进行卡尔曼滤波精对准。半实物仿真试验结果表明:本文提出的小波预处理方法在满足陀螺信号实时性的条件下,能够有效地减小激光陀螺信号中的各项随机噪声,利用预处理后的陀螺信号进行初始对准时,对准时间显著缩短,航向角在精对准7 min左右收敛,其1σ值在39"以内,在工程上有一定的参考价值。     

铝板中激光Lamb波信号的模态分析与缺陷检测研究

激光激励的Lamb波信号具有较宽的频带,且包含多个模态信息。本文采用二维傅里叶变换和时频分析等信号分析技术用于检测信号中的模态成分及缺陷信息识别。首先,对200组激光Lamb波信号进行二维傅里叶变换,得到信号的频率-波数图,可识别出激光Lamb波信号中的低阶A0、S0和高阶模态,并且A0模态能量高,可用于缺陷检测。随后对有、无缺陷状态下Lamb波信号进行连续小波变换,从时频图中识别出缺陷信号的频率成分,进一步提取特定频率下的小波系数幅值信号,实现了缺陷信息的识别。结果表明,二维傅里叶变换能较好地识别激光Lamb波的模态成分,而提取出的连续小波变换系数图,能准确实现缺陷定位。