星载电子设备多余物自动检测系统

作者：邢通; 陈金豹; 翟国富; 王洪元; 刘泳

来源：Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2013, (04): 359-365.

• 微粒碰撞噪声检测
• 数据采集
• 脉冲提取
• 聚类分析
• 特征提取
• 神经网络 particle impact noise detection
• data acquisition
• pulse extraction
• cluster analysis
• features extraction
• neural network

存在活动多余物是影响星载电子设备稳定性的主要因素。应用微粒碰撞噪声检测方法研制一种星载电子设备多余物自动检测系统,该系统采用风冷电磁式振动系统为多余物检测提供力学条件,通过数据采集卡把被测多余物信号采集至上位机处理,上位机采用脉冲提取、聚类分析、特征提取、神经网络等算法自动给出是否存在组件、是否存在多余物及其材质判别结果。所研制的星载电子设备多余物自动检测系统对多余物微粒及活动组件识别的准确度可达91%,对多余物材质识别的准确度可达90%。

• 单位
  哈尔滨工业大学