基于正负序分离的无轴承永磁同步电机位置传感器容错控制

无轴承永磁同步电机（Bearingless permanent magnet synchronous motor, BPMSM）凭借无接触、无磨损的优异性能在工业生产中获得广泛应用，对旋转和悬浮的精确控制是保证其稳定运行的关键，需实时获取高精度的转子位置信息以实现切向力矩和径向悬浮力的解耦。为保证位置传感器故障情况下BPMSM稳定运行，文中提出一种基于正负序量分离的BPMSM传感器容错控制方案。首先，结合BPMSM数学模型，分析传感器故障对电机转矩和悬浮系统的影响。在此基础上，提出一种基于过零点检测的故障诊断函数，实时监测传感器信号故障。其次，引入旋转坐标系分析传感器信号中正序分量和负序分量的特征，分离出正序分量并提取其中的转子位置信息，构建位置检测容错系统完成故障信号到容错策略的切换，实现BPMSM在传感器故障情况下的稳定运行。最后，基于一台BPMSM实验样机对所提方案的有效性进行了充分的仿真与实验验证。     

一种网络化卫星测控系统多址接入算法研究

大规模低轨卫星星座的出现，对地面测控系统提出了更高的要求，这使得网络化测控技术成为了各国研究的重点技术。本文针对低轨卫星网络化测控系统的接入问题进行了研究。首先，概述了传统低轨卫星星座发展历程及多址接入技术需求背景；然后，在分析传统CSMA（Carrier Sense Multiple Access，载波侦听多路访问）与TDMA（Time Division Multiple Access，时分多址）接入技术性能的基础上，提出了一种自适应接入方案，使得网络化测控系统在负载量较高或较低时都具有良好的网络性能。本文通过仿真验证了自适应接入技术在系统时延、吞吐量以及信道利用率上的优越性。     

基于二维独立均匀分布对抗自编码的模式识别研究

标准对抗自编码模型能够以自监督方式自适应提取输入样本的特征,并通过对抗机制对提取的特征施加特定的先验分布,从该先验分布进行采样输入解码器,则可生成与输入样本近似的样本。但在实际应用中,有时需要生成指定类别的样本;对于模式识别任务,通常还需要对多类别样本的特征进行提取,并强化特征间差异,从而进行聚类分析。针对上述需求,本文提出基于二维独立均匀分布对抗自编码的分析模型。在该模型中,根据类别信息构建二维均匀分布,便于对不同类别的可视化特征进行专属约束,从而强化不同类别特征间的差异;此外,通过自监督与对抗训练,使得对应特定类别信息的均匀分布样本能够生成指定类别的样本。方法经网络公开数据MNIST数据集进行了验证,研究表明,该方法能够利用与类别信息相关的二维独立均匀分布对隐变量进行约束,提高了特征聚类性能,并能够生成指定类别的样本。