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测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所
测控技术

中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

金钢

月刊

1000-8829

cmct634@163.com

010-65665485、65665486

100022

北京2351信箱《测控技术》杂志社

测控技术/Journal Measurement & Control TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本期刊创刊于1982年，国内外公开发行。重点介绍各种类型传感器、智能化仪器仪表、现场总线技术、计算机数据采集与处理、楼宇自动化技术、多媒体在工业自动化领域的应用、人工智能技术、模糊控制技术、通信技术、仿真与虚拟现实、机电一体化以及工控组态软件等技术开发应用、科研成果推广、使用经验介绍等方面的实用技术性文章以及测控技术知识讲座等。《测控技术》杂志的网站 www.mct.com.cn 于2005年9月开通，登录该网站，作者可以投稿和查稿，读者可以浏览测控行业技术及产品的发展动态，可以在线订阅杂志和征订广告，也可以点击网站的“读者信箱”发布您的要求，在那里我们会及时给您答复。
正式出版
收录年代

    装备测试性工程技术现状与新进展

    杨鹏邱静苗学问徐保荣...
    1-22页
    查看更多>>摘要：装备测试性工程技术起源于20世纪80年代,是先进测试技术与系统工程紧密结合的产物.该技术经过40余年的发展逐渐成熟,在测试性需求分析与分配、测试性建模与方案优化设计、机内测试(Built-In Test,BIT)与自动测试系统(Automatic Test System,ATS)设计、测试性试验与评估等方面形成了较完善的理论体系,并在各型装备中得到了普遍应用,取得了较大的军事和社会效益.今后测试性基础研究和应用探索究竟该如何开展,未来发展方向是怎样的,是亟需深入探讨的问题.在对测试性工程技术的产生背景与需求、概念与内涵、发展历程、关键技术现状与新进展进行剖析的基础上,指出了 目前测试性工程技术研究存在的问题和今后研究突破的方向.

    测试性工程智能机内测试故障预测与健康管理数字孪生测试性增长试验

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    基于电磁超声导波的管道损伤定量评估

    柴盈西姚恩涛谢航王平...
    23-33页
    查看更多>>摘要：作为能源运输工具,管道在工作时会受到内部运输介质的冲刷和外部环境的腐蚀,导致强度下降并出现损伤.考虑不规则缺陷量化研究的局限性,并依据管道常见腐蚀缺陷类型,将腐蚀缺陷大致分为槽形、月牙形和圆形3种具有不同几何边界的类型.利用COMSOL软件建立电磁-力多物理场耦合的电磁超声L(0,2)模态导波管道缺陷检测3D模型,得到在不同类型缺陷作用下的超声波传播过程和接收信号特点.同时根据仿真结果,利用L(0,2)导波及其模态转换F(1,3)信号,拟合反射系数与缺陷几何参数间的定量关系,并通过实验加以验证.结果表明,缺陷形状为槽形、圆形、月牙形时,缺陷反射系数与截面损失率分别呈二次函数、对数、指数关系,各量化模型平均绝对百分比误差分别为2.67％、1.79％和 7.91％.

    电磁超声导波管道缺陷量化曲线拟合

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    形状记忆合金力学性能及在变体结构中的应用研究

    陈杰李俊远
    34-41页
    查看更多>>摘要：形状记忆合金(Shape Memory Alloys,SMA)由于其特有的形状记忆效应(Shape Memory Effect,SME)被大量研究和广泛应用.基于SMA的Müller-Achenbach-Seelecke模型进行了单根SMA丝的回复力数值计算验证,并设计了一种SMA丝驱动器应用于机翼变后掠角结构中,完成了机翼连续后掠偏转的原理、方案和具体的结构设计,并加工制备了后掠机翼模型;同时为了实现机翼后掠角变化的精确控制,采用PID控制方法设计了 SMA温度与偏转角度双路信号反馈的闭环控制系统,完成了对机翼偏转的控制.实验结果表明,机翼可实现45°的偏转,偏转至设定角度后的平均稳态误差控制在±0.3°以内,实现了对偏转角度的精确控制.

    形状记忆变体后掠翼PID

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    基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化检测仪器设计

    刘向兵丁同乐曾晨明钱王洁...
    42-49,55页
    查看更多>>摘要：针对火电厂锅炉和主蒸汽管道用钢——P92钢在服役时的热老化程度检测,以HDSP-SUPER 28335开发板为核心研制了 一套基于MBN效应的检测仪器,该仪器具有激励信号的产生,MBN信号的采集、处理、显示及存储功能,且灵敏度高、功能全面,可以用于试验研究;针对不同钢种对激励信号敏感程度不同的问题,开展了对于标准P92钢MBN信号检测适用激励信号的试验研究,根据激励信号幅值与MBN信号均方根值的变化关系确定了激励信号的幅值,根据不同激励信号频率产生的MBN信号的波形效果选择了激励信号的频率.

    磁巴克豪森效应火电厂P92钢热老化激励信号

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    冲击波压力传感器组件动态特性补偿研究

    杨凡朱竑祯孔德仁
    50-55页
    查看更多>>摘要：为抑制爆炸场寄生效应,冲击波压力传感器须采取相应抑制措施,这使得传感器组件工作频带变窄,导致测量失真.因此须对传感器组件进行动态补偿,以实现工程无失真测量.首先,对典型冲击波压力传感器组件进行动态校准,并通过微分法得到其动态特性非参数模型;然后,进行了动态特性参数模型辨识,通过设计动态补偿数字滤波器,对典型传感器组件进行了 0～40 kHz的动态补偿,并验证其科学性和有效性;最后,对典型爆炸冲击波压力信号进行了动态补偿.该研究对提高冲击波压力测量精度、准确评估毁伤威力具有重要意义.

    冲击波压力传感器组件动态特性动态补偿

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    以太网物理层芯片光电特性测试研究

    杨峰许少尉陈思宇
    56-65页
    查看更多>>摘要：当前,以太网物理层芯片在诸多应用领域不可或缺,对以太网物理层芯片的功能性能要求也越来越高,因此,如何进行芯片功能性能方面的光电特性验证是亟待解决的问题.主要介绍了以太网物理层芯片验证的技术现状,提出符合以太网物理层芯片功能性能应用需求的光电特性测试方法,采用测试仪器(如示波器、逻辑分析仪、网络矢量分析仪等)和验证板卡对网络中物理接口的数据传输电特性和光特性进行测试,测试结果表明提出的测试方法达到了测试要求,满足了功能性能应用需求,进而提高了国产高可靠以太网物理层芯片验证的技术手段.

    芯片验证物理层芯片光电特性验证

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    征稿启事

    65页
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    基于多信号流图的大气数据系统故障诊断

    莫文静宋博文柯旭曹琪...
    66-71,92页
    查看更多>>摘要：针对传统无人机大气数据系统故障诊断依赖专家经验、故障定位不准确的问题,提出了基于多信号流图的大气数据系统故障诊断方法.通过分析大气数据系统的组成结构和故障模式影响与危害度分析,采用多信号流图方法对某型无人机大气数据系统关键部件进行测试性分析,得到大气数据系统的故障-测试相关性矩阵.针对传统实时测试性工程与维护系统(Real-Time Testability Engineering and Ma-intenance System,TEAMS-RT)算法诊断速度较慢的问题,对TEAMS-RT算法进行优化研究,提出了一种基于TEAMS-RT的矩阵分解优化(简称Tree-RT)算法,在此基础上对D矩阵分别采用Tree-RT算法和测试一致性算法对大气数据系统进行故障注入试验.试验结果表明,Tree-RT算法对故障注入试验的诊断率为94.62％,高于基于测试一致性算法85.73％的诊断率,证明了大气数据系统多信号流图和Tree-RT算法的有效性,为无人机大气数据系统的故障诊断相关研究提供了技术支撑.

    大气数据系统多信号流图矩阵分解优化测试一致性故障诊断

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    多雷达多目标航迹匹配策略

    刘利军朱时银李曦成玉...
    72-77页
    查看更多>>摘要：在进行多雷达多目标航迹匹配时,由于测元系统误差随跟踪距离传播,雷达测量精度下降,易出现航迹匹配错误的情况.针对该情况,应用多测元非线性融合模型,采用样条约束的误差模型最佳弹道估计(Error Model Best Estimation of Trajectory,EMBET)方法对雷达测元系统误差进行自校准,将利用欧几里得距离进行航迹匹配的传统方法改为利用精度较高的雷达测距作差比较,有效解决了多雷达航迹匹配时的门限阈值合理设置的难题.仿真结果证明算法有效适用,可极大地提高多雷达多 目标航迹匹配时的准确度,对完成多目标空域分布、目标识别等突防效果分析评估具有重要价值.

    系统误差自校准航迹匹配样条函数EMBET

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    基于改进的SECOND网络与MobileNet V2网络的视频监控与追踪技术实现

    林自强李明刘张榕
    78-84页
    查看更多>>摘要：为提高作业现场视频监控水平,提出一种基于深度学习的视频监控与追踪方法.该方法通过采用Res2SENet网络作为SECOND网络的卷积模块,并使用可变形卷积替代SECOND网络的标准卷积,以实现SECOND网络的改进.首先,基于改进的SECOND网络对目标进行检测,实现作业现场视频监控目标检测;然后,通过采用空洞卷积替代MobileNet V2网络的普通卷积,并使用改进后的MobileNet V2网络作为目标追踪算法,实现作业现场视频监控目标检测与跟踪;最后,在典型的包含大量激光点云图像的KITTI数据集上进行测试.结果表明,该方法利用改进SECOND网络对作业现场视频监控三维目标检测的平均精度和检测时间分别为81.62％和0.048 s,相较于标准SECOND网络、特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)、F-PointNet网络,改进SECOND网络具有明显优势;利用改进的Mo-bileNet V2网络对作业现场视频监控三维目标跟踪的准确度、精确度和跟踪数分别为81.62％、80.55％和57.30％,丢失数和跟踪轨迹中行人ID瞬间转换次数分别为11.08％和22％,具有较快的运行速度,为39 f/s,相较于MobileNet V2网络、马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)网络、平滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,SSVM)网络,改进的MobileNet V2网络在各项指标上均具有一定优势,可以满足作业现场视频监控目标的检测与实时跟踪需求.

    深度学习视频监控目标检测目标跟踪

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