关键词： 无人机   协同导航   磁力计误差校正   UWB测距   质量控制   数据滤波  

摘要： 多机联动可优化无人机任务分配,提升任务执行效率,协同导航是保障多无人机协作效率、定位精度、安全性和可靠性的关键。协同导航应用场景常伴随以磁干扰和非视距环境为主的外部环境扰动和以系统观测噪声为主的内部环境扰动。扰动的时变性和不确定性导致系统性能降低,无法满足无人机协同导航在实际应用中对于高精度、高可靠性和高效率的要求。针对如上问题,论文围绕多无人机协同导航数据处理方法开展研究,主要工作内容与成果包括: (1)针对外部磁干扰影响协同导航系统姿态解算精度的问题,通过对惯性传感器中的磁力计建立基于刻度因子误差、非正交误差、零偏误差和软硬磁特性的磁力计误差模型,提出基于椭球拟合算法的磁干扰消除方案,采用最小二乘平差法估计椭球拟合算法中的椭球方程系数,得到校准后的磁场强度值;设计基于奇异值分解的双重自适应无迹卡尔曼滤波方案,引入多重渐消自适应因子调整误差协方差矩阵,通过改变滤波增益以降低磁力计噪声干扰,消除磁干扰对机载磁力计输出精度的影响,提高无人机协同导航系统姿态解算精度。 (2)针对非视距环境下的超宽带(Ultra Wide Band,UWB)接收信号产生非视距误差从而影响无人机协同导航相对定位精度的问题,通过分析UWB定位误差并对非视距信号进行识别,分别从测试与训练场景相同和异同两方面对比分析基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)三种机器学习分类器围绕非视距环境下的异常信号识别性能,通过融入遗传算法优化分类器参数,进一步提高机器学习方法识别异常信号的参数配置效率和模型分类性能;提出基于Sage-Husa的自适应扩展卡尔曼滤波方法,构建以惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)信息为状态量和以UWB测距信息为观测量的扩展卡尔曼滤波模型,简化滤波迭代过程,引入Sage-Husa自适应滤波,削弱非视距对无人机间相对测距精度的影响,提高无人机协同相对定位精度。 (3)针对无人机协同导航系统存在内部传感器有色噪声的问题,从传感器输出纠正与改进、数据融合方法两个角度入手,利用时间序列法将有色噪声转化为白噪声进行滤波,其次通过最小二乘和极大似然方法进行系统参数辨识,提出基于Huber M估计的鲁棒容积卡尔曼滤波算法。设计基于抗差理论的协同导航抗差质量控制策略,利用噪声白化方法将有色噪声转化为白噪声进行系统参数辨识;通过引入贝叶斯近似策略的容积法则对协同系统开展非线性量测更新;将系统量测方程转换为观测量和状态预测的线性回归问题后,采用M估计进行求解,引入Huber函数并融合L1、L2范数估计,提高无人机协同导航系统抗差能力。 (4)设计并搭建主从式无人机协同导航实验平台。无人机均搭载ADIS16460惯性导航系统、ublox ZED-F9P GNSS RTK解算模块、自主设计的UWB无线测距装置以及STM32F103ZET6导航解算计算机。通过无人机协同导航实验平台分别开展机载磁力计数据处理对比实验、UWB/INS数据融合对比实验、系统抗差质量控制对比实验以及无人机协同飞行实验。机载磁力计数据处理对比实验表明论文所提算法相较无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和自适应无迹卡尔曼滤波算法(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)性能指标平均提升32.79%和25.76%,可有效提高机载磁力计输出精度。UWB/INS数据融合对比实验结果表明论文所提算法相较扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)和UKF精度分别提高了41.01%和29.91%,可有效提高无人机协同相对定位精度。系统抗差质量控制实验结果表明论文所提算法相较EKF和容积卡尔曼滤波算法(Cubature Kalman Filter,CKF)精度分别提高了14.16%和25.38%,可有效提高无人机协同导航系统抗差能力。无人机协同飞行实验结果表明,将论文所提算法应用于无人机协同导航,解算得到三个从机精度分别为2.55m,4.73m和3.23m,满足协同导航米级精度要求,可有效提高无人机协同导航系统的环境适应性。 该论文有图73幅,表26个,参考文献151篇。

关键词： 车载称重   数据处理   卡尔曼滤波   径向基神经网络  

摘要： 尽管各地运管部门都明文规定,严禁各类车辆超载行驶,但是各地依然普遍存在公路车辆超载运输现象。车辆超载运输不仅对公共交通的基础设施造成巨大破坏,同时也对人民的财产与生命安全带来严重威胁。传统的车辆定点检测方法存在以下问题:首先,称重监测站点相对固定,容易出现车辆逃避监测的问题;其次,固定点检测会使得交通拥堵,导致车辆检测效率低下。因此,为了加强交通运输、应急安全、信息化运输等重要管理,开始对车辆动态称重系统进行深入研究。 在充分研究现有的车载称重设备后,设计了一套车载动态称重系统。其基本功能为:1.车辆载荷量检测功能,通过各种安装在车身上的传感器,对车辆载荷量进行实时检测;2.车辆超载报警功能,系统检测到车辆载荷量后进行判定,若为超载,称重系统发出报警提醒驾驶员;3.快速标定功能,对于首次安装称重系统的相同车型不同车辆进行快速标定,然后对称重算法所得数据进行误差补偿,实现称重系统快速安装调试,提高安装效率。 首先运用改进的卡尔曼滤波算法对称重信号进行降噪处理,取得了较好的降噪效果;然后利用RBF神经网络对倾角数据、温度数据和降噪后的称重数据进行数据训练,将预测值进行Polyfit函数拟合,得到车辆静态载荷函数与车辆动态载荷函数。 实验结果表明,所提方法的称重误差能够保持在4%以内,满足车载动态称重的精度要求,说明该方法具有较强的实用性和可靠性;通过快速标定后的称重误差保持在4%以内,说明通过快速标定进行误差补偿的方法,可以提高称重系统在同一类型车辆上的安装效率。

关键词： 企业破产   数据处理   企业数据财产权   破产财产   破产管理  

摘要： 在破产法领域，债务人所持有的数据资源具有市场认可的经济价值，欧美等国已经出现将“隐私协议”“用户协议”作为判断债务人能否变价出售客户个人信息的案例。我国现行立法没有对破产程序中如何处理债务人所持有的数据进行明确，既未明确这些数据能否构成破产法意义上的“破产财产”，也未明确管理人和债务人对这些数据承担何种法律义务。破产财产的认定依据应当以现行财产权规则为基础，结合《民法典》第127条以及企业会计准则等实务性操作要求来看，主营业务数据、系统安全数据、经营管理数据以及获得同意的客户个人信息、员工个人信息均能够被纳入破产财产范围。基于“数据属于新型财产”的理念，管理人“管理和处分债务人财产”的法定职责包含了保护债务人财产保值和增值，这也延伸出管理人应当承担的数据安全保障义务。此外，在企业数据变价出售前后，数据资产的评估和技术整理、变价方式的合理选择以及数据销毁同样属于破产程序中企业数据财产处理规则的重要内容。

关键词： 大数据技术   智慧城市   数据处理  

摘要： 智慧城市是创新与信息技术发展、成长于社会创新环境下的新兴城市形态，是传统城市文明与新知识、新技术创新融合的产物。建立在数字城市的基础框架上，通过无所不在的传感网与现实城市关联起来，将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行自动化控制。基于如此庞大的数据量，智慧城市必然需要一种强大的数据处理技术，大数据技术的出现不仅能够实现对智慧城市数据的处理，同时也是连接智慧城管运行的纽带。文中通过对大数据技术在智慧城市中的应用进行探讨，并对其进行总结和分析，为智慧城市的发展积累相关经验。

关键词： 油浸式变压器   故障诊断   数据处理   AdaBoost算法   极限学习机   改进蜣螂算法  

摘要： 油浸式变压器作为当前电力系统中应用最为广泛的关键枢纽设备,一旦发生故障,将严重影响电网的安全稳定运行,威胁国民经济和人民安全。因此,通过先进的设备监测手段和故障诊断技术,对其运行状态和健康状况进行准确的评估判断,并采取相应修复措施,能够避免故障蔓延以及更严重的事故发生,延长设备使用寿命、降低设备维修成本,有助于保证电力系统的安全稳定性。本论文即是基于Ada Boost算法对油浸式变压器故障诊断方法进行研究,选题具有重要的理论意义及工程应用价值。 首先,针对变压器油中溶解气体数据质量不高,对故障诊断结果影响较大的问题,提出一种基于IF-CNN算法的数据处理方法。使用孤立森林算法对采集到的原始样本集进行异常检测,剔除离群点以达到数据清洗的目的,并通过卷积神经网络完成新数据集的特征提取工作,将原始气体特征映射到新的特征空间,提高不同故障类型样本的可区分度。通过特征可视化,对比分析数据处理前后气体样本的分布特性,验证该算法在提高油中溶解气体数据质量方面的有效性,为后续通过智能算法进行故障诊断提供可靠数据样本集。 其次,结合集成学习的思想,提出一种基于Ada Boost.M2-ELM算法的油浸式变压器故障诊断方法。使用极限学习机ELM作为基学习算法,生成集成学习框架下的基分类器;针对单一ELM分类器对易混淆样本诊断精度不高的问题,本文构建了基于Ada Boost.M2算法的集成学习模型,扩展基分类器的输出,并引入伪损失函数替代传统Ada Boost算法中的加权误差,以增强集成分类器综合表达能力,进一步提高模型识别精度;并基于数据处理后的变压器油色谱密度样本集,验证了所提基于Ada Boost.M2-ELM算法的变压器故障诊断模型的诊断精度和分类性能。 最后,为进一步提升变压器故障诊断模型的精度和稳定性,提出一种基于Tent混沌映射和黄金正弦算法改进的蜣螂算法,对Ada Boost.M2-ELM集成学习模型进行优化。采用Tent混沌映射增加蜣螂算法全局探索能力,采用黄金正弦算法改进蜣螂算法个体移动策略,兼顾对局部区域的开发能力;将改进的蜣螂算法与集成学习模型相结合,提出改进IDBO-Ada Boost.M2-ELM模型,分别对基分类器和集成框架进行优化,进一步提升模型的故障诊断精度和泛化能力;并建立了以混淆矩阵为基础,包含多个评价指标的油浸式变压器故障诊断综合评估体系。通过与其他故障诊断算法的对比分析,验证了所提改进IDBO-Ada Boost.M2-ELM模型的优异性能。

关键词： 数据处理   地转经验模态   反演   深海声层析  

摘要： 为获取墨西哥湾区域海水的温度、盐度和比容异常数据，采用地转经验模态GEM方法，通过将墨西哥湾区域的所有历史实测温盐深数据整合在一起，建立一个散点的拉格朗日矩阵，将已有的温盐深数据投影到此二维空间上，从而建立一个传播时间与温度、盐度和比容异常的经验关系。进而结合IES实测的传播时间便可最终反演得到温度、盐度和比容异常，得到流速剖面。最后根据构建的墨西哥湾区域的地转经验模态，便可推知墨西哥湾区域的海水传播时延随着温度、盐度和比容异常的变化关系，为更好地研究该海域深海温盐流场提供了有效根据。

关键词： 共面波导   谐振腔   铁磁共振线宽   S21参数   数据处理  

摘要： 当今信息技术时代的高速发展,高频通信芯片及系统也正在向宽频带、低延迟、低功耗和小型化发展,通信系统内部器件和材料的高频损耗也是关注热点。磁性材料作为在微波通信、磁存储芯片和磁传感芯片等领域发挥重要作用的基础材料,在国民经济社会发展中发挥着不可替代的作用。因此准确测量磁性材料的高频损耗对于开发先进低功耗磁性芯片或集成芯片的性能有着重要影响。而对于磁性材料高频损耗的评估,主要的表征方法是铁磁共振线宽测试。但目前的铁磁共振线宽测试主要在微波低频段(20 GHz以下),为了实现在毫米波段的铁磁共振线宽测试以满足更高频段的测试需求,国内外都需要不断拓展铁磁共振基础理论,进而研制毫米波段铁磁共振线宽测试系统。 铁磁共振线宽的测试方法一般分为谐振腔法和平面传输线法,谐振腔法准确度高但是只能在若干谐振频率点测试,平面传输线法具有宽的测量频段且放置样品方便。本文在课题组前期研究基础上,根据两种测试方法和测试特点并基于矢量网络分析仪研制并改进了毫米波段的铁磁共振线宽测试系统。本文的主要工作和成果如下: 1.共面波导的设计方面,首先增强了模型的复用性,并从阻抗匹配、介质板材质、以及共面波导各参数进行仿真和优化。从仿真上实现了共面波导扫频法和扫场法的测试,验证了共面波导的可行性。谐振腔设计方面,设计并仿真了75 GHz以上的谐振腔,解决了高频下仿真时谐振腔参数设置引起的问题,仿真并实现了不同线宽下的谐振腔测试。 2.进一步改进了测试系统的软硬件工作,首先编写了测试软件,可以实现更稳定的快速测试。共面波导测试方面,可以测试一些大线宽的样品,增加了测试样品种类,除此之外,提高了测试频率上限,最高可以测试到85 GHz。谐振腔测试方面,已经实现了谐振频率点为76 GHz左右的样品测试,并对谐振腔一腔多模的测试可能性进行了探究。 3.基于Python语言编写了数据处理程序,通过估计初值的方法提高程序的自动拟合效果。对电磁铁的气隙、电流和磁场的关系以多项式函数形式建模研究,在测试中可以估计磁场大小进而平衡测试所需要的磁场上限和测试准确度。

关键词： 白光干涉   三维微观形貌   表面微结构   软件模块化  

摘要： 随着现代高精度光学技术和微型化半导体制造工艺的不断发展,生产技术向着更小的尺寸和更高的精细度的方向发展,因此对微观表面形貌的精度要求变得也来越高。在这一背景下,表面的微观形貌检测成为了评估工程组件技术性能的关键环节,能直接影响零件的质量和可靠性。课题组在研发具有自主知识产权的国产白光轮廓仪的过程中,亟需针对半导体行业用户研究光学三维波面轮廓数据的提取及分析方法并开发相应的快速分析软件。在国产的白光轮廓仪测量系统的基础上,课题对现有的多种表面微观结构和纹理分析算法进行了整合与模块化的设计,编写了三维波面数据处理软件,实现了对精密加工元件表面轮廓的快速分析与信息提取。本课题的主要研究内容如下: 在课题的研究意义与发展现状的基础上,研究了白光轮廓仪系统的理论基础与测试过程,并分析了几种白光轮廓仪常用测试文件的格式与数据构成,为后续的数据分析进行铺垫。详细研究了相关的表面微观形貌分析算法,针对特定半导体行业用户的需求设计了分析流程并进行了一定的创新优化,得到了如下的分析方法:基准面评定与三维评定参数的计算,微结构表面的校平与边缘检测拟合,微观纹理表面的自相关分析与功率谱分析。针对上述的算法功能,利用模块化设计的思想,编写相应的算法模块,实现了数据的可视化与人机交互功能,同时也保证了软件各个模块的独立性,便于软件系统的维护和扩展。 为验证各个算法模块的功能及软件的稳定性与实用性,准备了不同格式与大小标准平晶、标准台阶板、半导体凸起点和凹面镜等元件表面的数据文件,通过一系列实验验证了各个算法模块的功能完整性与实用性,且在实际工程应用中也能满足用户的需求;分析了软件对不同尺寸的测试文件的分析效率,并对可能产生误差的环节进行了多次模拟和测试,从处理速度与重复性的角度验证了软件的可靠实用性。