功能化碳化硅纤维研究进展

碳化硅陶瓷纤维作为一种结构材料,在高技术领域有着广泛的应用前景.近年来,随着对碳化硅纤维综合性能要求的提高,在提升碳化硅纤维现有性能的同时,实现碳化硅纤维的功能化已成为一大研究热点.本文从引入异质元素、改变截面形状和表面改性三方面综述了近年来功能化碳化硅纤维的研究进展,最后展望了功能化碳化硅纤维的发展趋势.     

磁强计辅助MEMS惯性器件的新型数据融合算法

为实现载体姿态精确测量,设计了一种新型数据融合算法,用以替代传统的卡尔曼滤波器;首先,研究了陀螺仪、加速度、磁强计的姿态测量方法,通过试验分析测量误差分量,然后根据误差频域的差异性提出一种互补滤波器,并在二阶低通滤波器模型下推导出新型数据融合算法模型,最后,以FPGA为处理单元、MEMS惯性元件和磁罗盘为传感器单元开发一套小型姿态检测系统,进行可行性分析和精度估算;从载体的三维转动试验结果可以看出,新型融合算法测量值和卡尔曼滤波器输出值之差保持在±0.07°以内,并且不需要对传感器噪声特性精确标定;在运算时间方面,互补滤波器仅需360 μs,卡尔曼滤波器是它的3倍多,因此新型数据融合算法效率更高。     

一种多滤波器组合导航数据融合方法

针对组合导航系统中使用单天线GPS接收机时导致姿态角不易收敛的问题,提出了一种互补滤波器和卡尔曼滤波器相结合的数据融合算法。该方法首先通过MEMS惯性传感器与磁强计设计了一种互补滤波算法。针对载体在变速运动过程中加速度计的倾角测量值有较大误差,影响互补滤波器输出精度的问题,通过GPS接收机和加速度计设计了卡尔曼滤波模型,将卡尔曼滤波器输出速度的微分量反馈给互补滤波器,实现了对互补滤波器中载体运动加速度的补偿。基于以上解算方法,以FPGA为核心处理器设计了组合导航系统并进行了车载实验。实验中,该方法有效补偿了汽车变速过程中的倾角测量误差,证明了该方法的有效性。     

基于Matlab的同态滤波器的优化设计

介绍同态滤波器的基本原理,基于Matlab软件,设计了适用的同态滤波器模型,并给出了其表达式参数,在此基础上,将同态滤波方法应用到彩色图像的光照补偿和对比度增强中。结果表明:经处理后的图像,局部对比度增强效果明显,较好地保持了图像的原始面貌,取得了预期的理想滤波效果。基于Matlab的同态滤波,能更好地适合人眼的视觉特性,提供了图像分析与判读的一种新方法。