利用结构信息二次加权问题

本文对用结构信息二次加权问题进行了分析讨论,结论是当在各准则(子准则或指标)下支配的方案数不同,并且这个数目确实反映了准则(子准则或指标)的某种量的信息,从而对准则(子准则或指标)的权值有影响时,而且仅当上述条件成立时,才应使用结构信息二次加权。此外,本文也导出了使用结构信息二次加权时计算一致性比例的公式。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。     

用RTR技术研究固体发动机燃烧室中粒子运动轨迹(Ⅱ)图象处理技术应用

针对采用RTR技术获取固体火箭发动机（SRM）燃烧室中凝相粒子运动图象的特点，应用了背景减影、图象增强、图象分割、噪声过滤、图象叠加等图象处理手段对其进行处理，获得了较清晰的粒子运动轨迹图象。结果表明图象处理技术是开展利用RTR技术进行SRM二相流研究的关键环节之一。     

基于神经网络补偿的室内无人机组合导航系统

针对无人飞行器在环境特征突变情况下数据融合的可靠性大幅下降问题，提出了神经网络预测补偿的组合导航算法。首先利用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波对激光、光流等传感器得到的数据进行融合，然后采用径向基函数（RBF）神经网络对粒子滤波前后的误差进行预测。当激光数据可靠时，RBF神经网络进行训练学习模式，当激光数据中断或者不可靠时，利用训练后的模型对系统进行误差补偿。利用无人飞行器在室内环境下进行定点和轨迹实验，结果表明补偿后的位置导航信息能够明显降低激光数据不可靠时带来的定位误差。     

考虑参数关联的缘板阻尼器减振性能分析

建立了缘板阻尼器（UPDs）各参数间的关联关系,揭示了减振性能随主要参数的变化规律,形成参数联动设计准则。基于双叶片-缘板阻尼器集中参数模型,采用多阶谐波平衡法（MHBM）计算稳态响应以衡量阻尼器性能;推导了解析雅可比矩阵,使收敛性和计算效率显著提高。结果表明:考虑参数的关联性是必要的;选取较大材料密度与特定底角的对称楔形缘板阻尼器,可以实现4.57%的最优阻尼比;当激振力存在相位差时,采用非对称的楔形阻尼结构能进一步提升阻尼效果。      

云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

直接扩频通信系统中最小误码率准则下的特征相消器

首先研究最小误码率准则下的特征相消器,再由最小化误码率（MBER）准则和约束条件的最小均值输出能量（MMOE）准则之间存在的关系,将MBER准则下特征相消器的设计转化为约束条件的MMOE下的干扰抑制器的设计,并利用子空间跟踪算法实现MMOE准则下的干扰抑制器。仿真表明,采用子空间跟踪算法比同准则下的RLS算法有更低的计算量和更好的抗干扰效果。     

基于峰度的变步长恒模盲均衡技术

相对于基于训练序列的均衡方式,盲均衡能够提高信道利用率,更适于自适应组网和侦听,其中的恒模算法因实现简单而受到广泛关注,但是固定步长的恒模盲均衡器存在收敛速度和稳态误差上的矛盾。根据峰度定理,盲均衡器输出信号的峰度小于等于源信号的峰度,且只有达到收敛时才相等。文章采用均衡器输出信号峰度误差控制步长的变化,仿真表明变步长均衡器能够一定程度克服这一矛盾。     

神经网络模型在TDNS准则中的应用研究

时域Neal-Smith（TDNS）准则源于频域Neal-Smith（FDNS）准则和阶跃目标跟踪准则,被广泛应用于纵向驾驶员诱发振荡（PIO）趋势的预测研究。在该准则采用的人机闭环系统中,广泛运用结构简单且能反映飞行员基本行为特征的拟线性驾驶员模型。但在实际情况中,驾驶员的行为通常具有高度的非线性,为了更精确地描述驾驶员的非线性特性,采用神经网络方法建立驾驶员模型。利用某机的试飞数据对神经网络进行了训练和测试,生成了神经网络模型。针对TDNS预测准则,建立了相应的仿真模型,通过仿真运算,得到了该飞机的P10预测结果。研究表明：相对于传统的驾驶员模型,神经网络模型能够更好与真实驾驶员相匹配;在TDNS评估准则中运用神经网络模型具有实际的意义。     

电动车开关磁阻电机驱动和保护控制策略研究

传统开关磁阻电机(SRM)起动时采用电流斩波控制(CCC),中高速阶段采用角度位置控制(APC)对转速进行调节。但在电动车领域的SRM驱动控制中,通常采用基于脉宽调制(PWM)控制的方式来实现电机的开环调速。在传统SRM控制方式的基础上,提出了一种动态斩波的起动方式以及一种PWM控制与APC控制相结合的中高速运行的综合控制策略,可确保电机在不同负载下平稳起动、瞬间提速和稳定运行。与此同时,对控制器保护环节中最为关键的过流保护和堵转保护进行了设计,提升了整个驱动系统的可靠性。为了验证所提驱动控制策略和保护方法的可行性,在以STM32F103处理器为控制核心的控制器和1台12/8结构电动车SRM上进行了系统的试验。试验结果表明在该控制算法下,电机能够快速起动和稳定运行,且能检测到故障并及时保护,证明了该算法的正确性。     

采用FPGA实现基于LMS算法的自适应均衡器的设计研究

近年来,自适应均衡技术在无线通信系统中的应用日益广泛,利用自适应均衡技术在多径环境中可以有效地提高数字接收机的性能。本文阐述了在用MATLAB软件仿真的基础上使用FPGA芯片设计自适应均衡器的一种方法;简要介绍了此设计中采用的各个主要功能模块,后者应用到相应的硬件平台上,取得了一定的设计效果。     

复杂结构件数控加工浮动装夹自适应控制方法

为了减小复杂结构件数控加工产生的变形,满足装夹自适应调整需求,基于浮动装夹加工原理提出了浮动装夹自适应控制方法,研究了基于CAN(Controller Area Network)总线的浮动装夹系统通信、零件受力和变形的监测与检测、基于OPC(OLE for Process Control)的机床状态监测、数控机床和夹具协同控制等关键技术,开发了浮动装夹自适应控制系统。此系统在航空制造企业进行了实际加工应用验证,能够实现装夹自适应调整,满足工业应用需求。     

Selective buck-boost equalizer for series battery packs

To maximize the capacity and reliability of a series connected battery pack, a new selective equalizer developed from the earlier ramp equalizer is proposed. A set of bipolar junction transistors (BJTs) controlled by a microcontroller is used to route equalization current to the lowest voltage batteries. Since only the lowest voltage batteries are connected to the equalizer, the need for uniform transformer leakage inductance is avoided, and a lower power level can be used since no excess current flows to the other batteries. An equalization experiment has shown that a 37 W selective equalizer had a slightly better effect on a 24-battery pack than a 63 W ramp equalizer     

Equalization of QPSK Data Transmission in Specular Multipath

This paper gives performance results for transversal-filter equalization of quadriphase phase-shift-keyed (QPSK) signals with two-component multipath and demodulator phase error. An analytical expression for optimum, minimum mean-square-error tap weights in terms of the multipath and signal parameters is given. Probability of error results for no equalization and equalization with adaptive decision-feedback tap-weight adjustment are compared. The results show that significant improvement can be obtained with relatively simple equalizer structures.     

膏体推进剂冲压发动机一次燃烧试验

针对额定流量和流量调节条件下膏体冲压发动机一次燃烧组织稳定的要求,提出了一种燃面自适应燃烧组织模式,设计了一次燃烧组织试验系统,进行了一次燃烧组织试验。试验结果表明,推进剂输送稳定,点火时序和推进剂输送时机合理,防回火措施有效,燃烧室压强经过调整后能够稳定在设计值附近。燃面自适应燃烧组织模式可以实现燃面的自适应调节,使推进剂输送和燃烧保持平衡,保证发动机的一次燃烧稳定。     

分布式数字相控阵通道一致性校准方法

基于分布式数字相控阵通道一致性校准需求,提出了一种新的有效解决方法。首先基于时域相干的时延估计算法纠正通道间时延差,而后利用基于最小二乘拟合的频域均衡算法实现通道间幅相一致性校准。利用MATLAB平台进行仿真分析,结果表明,利用此方法校正后,失配通道与参考通道在通带内的幅度差值在0.015d B内,相位差值在0.1°内,有效地实现了通道间一致性校准作用。该方法已成功应用于实际工程项目中。     

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

不确定航空发动机分布式控制系统自适应滑模控制

针对存在参数摄动、外部干扰的航空发动机不确定性分布式控制系统,在系统具有时变输入时延和干扰上界未知的情况下,设计了具有鲁棒性能的自适应滑模控制器。基于预测控制和矩阵奇异值理论,对初始的发动机离散分布式模型进行等效线性变换,得到不显含时延项的规范形系统模型,便于进行滑模面参数的求解;在给定的H∞指标下,推导了滑模运动在非匹配不确定性作用下渐进稳定的充分条件,给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的滑模面参数设计方法;最后,设计对干扰具有估计功能的自适应率,在此基础上提出自适应滑模控制器。仿真结果表明:所设计的控制器能够有效降低外部干扰对系统动态性能的影响,在所考虑的不确定性因素作用下,系统的滑模运动具有理想的H∞性能。当外部干扰强度变化时,控制器的鲁棒性较好,状态收敛时间小于0.8s,且不存在抖振。      

航空蓄电池能量均衡技术研究

航空电池组中单体电池之间会逐渐出现不一致性,会降低电池组性能和使用寿命,甚至引发安全事故。本文提出了一种基于主动均衡的航空蓄电池组能量均衡系统结构,提出了一种能量集中式双向传递的Cúk型均衡电路,设计了顶部均衡和底部均衡的均衡控制策略。开发了航空镍镉蓄电池能量均衡系统,进行了镍镉电池组能量均衡实验分析,实验结果表明新型能量均衡器具有均衡速度快、均衡电池单体可任意选择、能量双向传递的优点,通过电池组能量均衡控制能明显改善电池组内单体之间的不一致性,提高电池组容量利用率和使用寿命。