数控系统在S域和P域的分析设计方法

讨论一种典型的采样控制系统──直接数字控制（ＤＤＣ）系统（简称数控系统）在Ｓ域和Ｐ域的分析设计方法。根据采样控制系统理论,从数控系统在Ｚ平面的稳定性判据出发,利用ｔｕｓｔｉｎ变换（Ｐ变换）,通过Ｚ平面、Ｓ平面和Ｐ平面之间的映像关系,导出数控系统在Ｓ域和Ｐ域的稳定性判据,进而提出了数控系统在Ｓ域和Ｐ域的分析设计方法,并详细说明了这两种设计方法的具体方法与步骤。     

某直升机专用交流地面电源车PSPICE模型仿真分析

针对某直升机专用交流地面电源车系统,建立了PSPICE软件的仿真模型,且进行了系统仿真,研究了基于独立源及受控源的SPWM波产生方法,分析了滤波器参数分布对于系统性能的影响。仿真结果表明该电源系统对于雷达、吊声类冲击性负载有较好的适应性。     

TMS320VC5402并行引导装载方案设计

主要介绍了DSP TMS320VC5402芯片并行引导装载的实现方案。对硬件电路设计和配置文件编写过程中的要点作了讨论,并给出了实例。     

太赫兹脉冲计量技术

太赫兹(以下简称THz)波位于微波到红外光学的过渡区域,具有重要的学术价值,在民用和国防等领域有着广泛的应用。高速器件产生或传输的超快脉冲宽度已达皮秒量级,带宽已进入太赫兹频段。传统技术和方法无法解决此类器件的校准问题,而结合光电技术的时域电光取样(EOS)技术则为太赫兹脉冲计量提供了有效的手段,本文对此类新技术进行了全面的概述。     

MPEG-4视频DCT量化模块的FPGA实现

介绍了一种采用FPGA技术实现MPEG-4 ASP级视频DCT量化模块的设计方案。该模块包括二维DCT／IDCT、量化／反量化和帧内直流／交流(DC／AC)预测。用VHDL进行描述并通过模拟试验表明,该模块可在880个时钟周期内处理完一个宏块的数据,工作频率达到40MHZ。文章采用全硬件实现方法,提出了各模块的硬件电路结构设计,减少了电路规模。     

交流伺服系统特性分析与测试

分析了交流伺服系统的基本原理和电气性能特点。介绍了交流伺服系统主要性能评价指标和测试方法。据此,根据GB/T 16439—2009《交流伺服系统通用技术条件》中交流伺服系统试验测试的要求和特点,设计和搭建了用于交流伺服系统测试用的平台,并且介绍了在该平台实现交流伺服系统性能试验的方法。测试系统的设计实现为类似试验站的研制提供了重要参考。     

基于VBA的Maxwell二次开发在无刷交流励磁机电磁计算中的应用

针对无刷交流励磁机复杂的结构特点,将Maxwell 16.0作为开发平台,使用Visual Basic for Application(VBA)程序开发语言,对该电机的建模、添加材料、施加激励、剖分以及后处理进行二次开发。对无刷交流励磁机建模中的定子绕组、磁极、转子槽、电枢绕组实现参数化,具有一键求解、自动剖分和后处理的自动出图等功能。基于Excel的开发平台,设计可视化界面,加强人机的信息交互,减少重复性的步骤,提高设计人员的效率,缩短电机的设计周期。     

Relevant experience learning: A deep reinforcement learning method for UAV autonomous motion planning in complex unknown environments

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) play a vital role in military warfare. In a variety of battlefield mission scenarios, UAVs are required to safely fly to designated locations without human intervention. Therefore, finding a suitable method to solve the UAV Autonomous Motion Planning (AMP) problem can improve the success rate of UAV missions to a certain extent. In recent years, many studies have used Deep Reinforcement Learning (DRL) methods to address the AMP problem and have achieved good results. From the perspective of sampling, this paper designs a sampling method with double-screening, combines it with the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm, and proposes the Relevant Experience Learning-DDPG (REL-DDPG) algorithm. The REL-DDPG algorithm uses a Prioritized Experience Replay (PER) mechanism to break the correlation of continuous experiences in the experience pool, finds the experiences most similar to the current state to learn according to the theory in human education, and expands the influence of the learning process on action selection at the current state. All experiments are applied in a complex unknown simulation environment constructed based on the parameters of a real UAV. The training experiments show that REL-DDPG improves the convergence speed and the convergence result compared to the state-of-the-art DDPG algorithm, while the testing experiments show the applicability of the algorithm and investigate the performance under different parameter conditions.     

压缩空气中悬浮油检测采样方法研究

设计了一套压缩空气中悬浮油检测的采样方法,并对该方法的采样时间、采样流量、采样吸收效率等进行了定量化试验和论证,确认了该方法的适用性。     

基于自相关及相位差法的高精度频率估计算法

为提高高斯白噪声背景中正弦信号的频率估计精度,对基于自相关运算的频率估计算法的相关长度m进行了推导,得到了m的优化值与信噪比的关系式.当信噪比较高时,m的最优值为N/3(N为信号采样点数);信噪比较低时,m的最优值为N/2.通过对自相关法及分段FFT(Fast Fourier Transforms)相位差法特性的分析,提出了一种性能更优的频率估计综合算法. Monte Carlo仿真实验表明:新算法吸收了两种算法的优点,克服了其不足,在更大的信噪比范围内具有较高的频率估计精度,且计算量也较小.