基于智能内检测的某海底管道的泄漏分析

针对某双层海底管道内管外壁出现大量腐蚀缺陷的异常情况,从缺陷的空间分布特点和时间发展特点的角度对该管道的2次漏磁内检测数据进行对比和分析,找出该管道泄漏的位置和泄漏开始的时间,且漏点的位置在后续的维修中得到了验证,说明需要高度重视管道内检测数据的信息挖掘和分析工作,不应仅局限于进行缺陷的适用性评价。     

基于D-S证据理论的柴油机故障检测方法

给出一种基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法,并应用于某型船用柴油机故障检测中。首先,为克服人为因素和系统误差的干扰,在现场采集数据基础上,采用概率统计的方法来构造D-S证据理论的基本概率分配函数;然后,利用D-S证据理论对多传感器采集的信息进行融合;最后,将该方法应用于某型船用柴油机的故障检测中。实验结果表明,利用D-S证据理论解决了该型柴油机故障检测中多传感器信息融合问题,有效避免了人为因素的干扰,克服了单传感器信息的不确定性和片面性,提高了故障检测的准确度和可信度。     

基于Yolox-BTFPN网络的输送带表面损伤检测方法

针对现有输送带表面损伤视觉检测方法的精度和泛化能力受限于样本量和特征丰富性问题,提出一种Yolox-BTFPN检测方法,基于泊松融合算法实现输送带损伤样本的快速增广,并设计偏置纹理特征融合网络BTFPN,使模型能更准确地捕捉输送带表面缺陷。试验结果表明,Yolox-BTFPN网络的可靠性和收敛性可明显提高。     

鱼雷目标检测的贝叶斯判别融合方法研究

对基于贝叶斯判决法的模式分类方法进行了理论分析,并将多变量的贝叶斯模式分类方法应用于决策信息融合过程,证明用多传感器测得的多维信息通过决策融合进行目标判别优于用单传感器测量进行目标判别,此方法用于鱼雷的目标检测,能大大提高系统的目标检测概率,或降低检测的虚警概率。理论分析和数学仿真均证明其是一种有效的方法。     

分布式传感技术在海面多目标检测中的研究

在海面战争中,多目标的检测关系到战争胜败。相对于一般运动目标检测算法,海面环境下的检测模型背景更加复杂,目标物相比较背景成像更小,对目标物检测的实时性和精度都有所降低。本文研究基于分布式传感技术的海面多目标检测系统,同时针对海面复杂背景的模型,在模糊理论及自适应反馈的分布式目标检测及数据融合基础上,首次结合训练静态数据信息融合传感器采集信息的模糊检测进行自反馈的方法,提高了检测精度。     

舰船GPS定位软件雷达跟踪信息多层融合方法研究

本文提出一种以自适应加权融合算法为核心的信息多层融合方法,以解决以往经典算法下舰船GPS定位软件雷达跟踪信息融合度低的问题。方法首先进行信息预处理,包括坐标变换与时间对准2个方面,然后对GPS和雷达的定位信息进行关联度判断,最后利用自适应加权融合算法对关联度较高的GPS和雷达定位信息进行合成。结果表明:本方法信息融合平均标准差小于D-S证据理论与人工神经网络下2种方法的平均标准差1.238和1.106,融合程度更高。     

CCTV管道内窥检测技术的应用与分析

在管道检测技术的发展过程中,CCTV管道内窥检测技术逐渐兴起,本文详细分析了CCTV检测技术的工作流程、工作原理和管道缺陷的评定方法。施工过程中通过CCTV检测技术可有效的提高安管质量,且能及时有针对性的处理安管质量缺陷问题,从而为管网工程竣工验收质量评估提供科学依据。     

基于信息融合技术的多阶段可靠性评估方法研究

通过对信息融合技术的分析和实践,论证了其在可靠性评估过程中的巨大潜力.通过引入变化因子,以及对Bayes方法在多阶段可靠性数据融合过程中所存在的缺陷做出分析,对不足进行了改进,使运用Bayes方法进行复杂系统可靠性评估的可信度提高.最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性.     

基于多基阵信息融合的目标定位仿真实验

为了有效提高被动自导作用距离和目标参数的估计精度,针对水下航行器的多个基阵,采用信息融合方法,从波形级融合和波束级融合2个方面,对多个基阵的目标被动定位方法进行仿真实验研究,并给出了各种融合方法的统计性能分析。仿真结果表明,多个基阵的信息融合可有效提高目标的定位精度,使低信噪比时的检测能力提高1～3 dB,从而提高被动自导的有效作用距离。     

信息融合及其智能化途径探讨

信息融合是多源信息协调技术的总称。它是信息领域当今研究的热点之一。本文以C~3I系统为背景,论述了信息融合问题的处理原则,剖析了融合系统的结构、主要功能和实现方法,然后探讨了信息智能融合的几条途径,包括物理符号系统方法、人工神经网络方法、以及专家系统和神经网络相结合的方法。     

自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用

根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。     

舰船雷达与AIS信息融合技术

雷达和自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)是配备最多的2类安全助航设备,在海上船舶导航领域发挥着不可替代的作用。由于雷达与AIS提供的信息具有良好的互补性和冗余性,二者融合可以改善探测性能、提高导航系统的精度和可靠性,是近年来海上导航技术的重点发展方向。本文首先介绍雷达/AIS信息融合技术,接着总结其国内外研究现状,并重点阐述航迹关联和信息融合两项关键技术的研究现状,最后提出雷达/AIS信息融合技术发展中待解决的问题,并展望其未来发展趋势。     

一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法

结合舰载直升机传感器探测方式的分析,对现有信息融合跟踪算法进行研究,指出其存在的计算速度和精度的问题,提出一种改进的多传感器目标融合方法.将该算法代入某作战仿真系统进行验证.该方法与原先算法相比,计算迅速、精度较高,对舰载直升机改进跟踪战术具有重要的参考价值.     

Application of data fusion method to fault diagnosis of nuclear power plant

The work condition of nuclear power plant (NPP) is very bad, which makes it has faults easily. In order to diagnose the faults real time, the fusion diagnosis system is built. The data fusion fault diagnosis system adopts data fusion method and divides the fault diagnosis into three levels, which are data fusion level, feature level and decision level. The feature level uses three parallel neural networks whose structures are the same. The purpose of using neural networks is mainly to get basic probability assignment (BPA) of D-S evidence theory, and the neural networks in feature level are used for local diagnosis, D-S evidence theory is adopted to integrate the local diagnosis results in decision level. The reactor coolant system is the study object and we choose 2# steam generator Utubes break of the reactor coolant system as a diagnostic example, The experiments prove that the fusion diagnosis system can satisfy the fault diagnosis requirement of complicated system, and verify that the fusion fault diagnosis system can realize the fault diagnosis of NPP on line timely.     

基于神经网络的声纳特征级信息融合中目标分类研究

声纳目标特征级融合的主要任务是实现信息压缩、目标身份确定(分类) ,以利于实时处理、决策分析。基于数学模型的各种算法,由于情况复杂,往往很难建立。而人工神经网络通过样本的学习,具有存储记忆、在相似输入下能恢复记忆等特性,从而避免了烦琐而复杂的建模。在神经网络声纳目标识别前的噪声预处理方法中,选用了功率谱特征提取、双谱特征提取算法;在研究了提取的特征后,选取反向传播神经网络(BP)模型;在此基础上构造了BP神经网络,并对网络进行训练与测试,给出识别实验结果。仿真模拟分析证明,基于神经网络的声纳特征级信息的融合,对目标分类有一定效果,为进一步实现声纳信息融合奠定了基础     

基于贝叶斯网络动态推理的信息融合方法探讨

信息融合技术在军事指控系统中的应用越来越广泛,越来越深入。文章针对军事指控系统对信息融合技术的实时性要求,结合军事指控的准确性需求特点,提出了一种基于贝叶斯网络动态推理的信息融合思路。     

海战场信息融合系统的态势评估与威胁分析

海战场信息融合系统是指挥自动化系统为指挥员提供综合态势的一个非常重要的系统，对海战场综合态势进行态势评估与威胁分析是信息融合体系的最高层次。海战场态势评估与威胁分析在网络信息战中将对指挥员的指挥决策起到非常重要的作用，我们在信息融合的基础上，提出基于时间和空间上信息融合系统的态势评估方法、威胁分析方法和人机接口研究，为海军的海战场信息融合系统的进一步发展起到一个推进作用，早日用于实际应用系统中。     

聚变堆液态包层MHD效应的研究现状与发展

聚变堆包层液态金属在强磁场中流动引起磁流体动力学效应,会改变其流动和传热特性,造成严重的压力损失,是液态金属包层研发的关键问题。该文依据受控轻核聚变及其液态包层的发展需求,综述了包层磁流体动力学问题的主要研究方法及内外研究现状,并比较了不同MHD数值模拟软件的特点。     

基于支持向量机的多传感器船舶火灾探测技术

针对船舶火灾探测误报率高的情况,为提高火灾探测系统的可靠性,提出一种基于支持向量机的多传感器火灾信息融合方法。经过仿真试验证明,通过多传感器探测数据的有效融合,可以大幅提高火灾探测系统的火灾识别率。