新型软开关PWM逆变器的分析

谐振直流环节逆变器是一种零电压开关逆变器。本文提出一种新型组合式谐振直流环节逆变器，它包含二级功率变换单元：结实型谐振直流环节和逆变桥。本文详细分析了结实型谐振直流环节的软开关工作过程及实现逆变桥软开关脉宽调制（ＰＷＭ）控制的工作原理，讨论了二级功率变换单元的工作模式，输入输出特性及相互之间的影响，推导了电路特性与参数之间的关系，为进一步设计电路参数提供理论依据。分析结果表明，结实型谐振直流环节可以实施开环控制，谐振直流环节与逆变桥控制相互独立，使整个逆变器控制简单、便于实现。运用ＰＳＰＩＣＥ软件对电路进行了仿真，仿真结果验证了电路分析结论。     

微机电系统磁场传感器信号处理电路研究

介绍了一种微机电系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)磁场传感器微弱信号处理电路的设计,该处理电路是MEMS磁场传感器的重要组成部分,该电路由放大电路和滤波电路构成。对设计的处理电路进行模拟分析和实验测试,处理电路性能良好。外接MEMS磁场传感器后对传感器性能进行测试,传感器的电流-电压特性以及磁场-电压特性符合最初的设计要求,灵敏度可以达到14mV/mT。实验表明该电路对输出信号进行了放大,并有效地抑制了噪声,且有良好的灵敏度。     

桥式测量转换电路特性与实验教学结合的探索与实践

桥式测量转换电路是众多传感器测量转换电路中非常重要的一种转换电路,其特性的理解和掌握对理解其在多种电路中的应用起着至关重要的作用。通过应变片电阻传感器实验教学可实现对桥式测量转换电路特性的掌握。     

移相控制全桥变换器的分析

移相控制全桥主换器利用变压器的漏感和功率管的寄生电容来实现零电压开关,同时又实现了ＰＷＭ控制,而不需要增加吸收电路。该变换器电路结构简洁,控制电路螽,是中大功率直直变换场合的理想电路拓扑之一。     

一种新型无线传感器网络电源设计

通过对压电陶瓷的机电能量转换机理和电能存储特性的研究,设计一种压电发电装置和相应的能量转换及存储电路为无线传感器网络供电。针对常规整流电路输入电流存在死区、呈尖顶波的特点,利用非线性阻抗元件的导通、关断及储能的特性,采用交叠泵升的电路连结形式,设计一种非线性阻抗变换整流电路,有效地克服和缩小了输入电流的死区范围。     

飞机电源系统过压保护要求及其实现

阐明了ISO1540规定的飞机电源系统过压保护要求,分析了典型的过压保护电路原理,通过在阶跃函数作用下电路的响应,分析其延时特性,为设计和维修飞机电源系统过压保护电路提供依据和参考。     

结构动特性计算的广义模型物理化方法及应用

大型组合结构动特性计算往往采用子结构模态综合技术。子结构模态综合技术是将大型结构划分多个部件,将部件按照模态坐标展开为广义模型,再将广义模型进行综合,获得整体结构动特性。本文给出一种将部件的广义模型和物理模型直接综合的方法一广义模型物理化方法,并提供了方法在Nastran软件的实现途径。该方法不同于传统的子结构综合方法,能够将广义模型直接按照物理模型看待,从而将广义模型直接和物理模型进行综合,避免了繁琐的模态综合过程,使得对广义模型的理解和使用更加直观。文章晟后给出了广义模型物理化方法的验证算例以及工程应用实例。     

基于有效值检测的航空变频交流发电机调压技术

针对航空变频交流发电机电压调节器开展研究,分析对比了多种电压反馈检测方法及其特点,设计了基于AD536A芯片的电压有效值检测电路,分析了电路的工作原理.这种电路的缺点是电路输出响应速度越快则输出电压纹波越大.为解决这一问题,设计了减法电路构成的滤波电路,既能进行有效滤波,又不会引起电路的延时.为解决滤波电路输出电压毛刺问题,采用了以二极管电路构成的去毛刺电路.利用Matlab软件工具对检测电路的输入/输出进行拟合,得出了有效值检测电路的传递函数,为整个发电系统的闭环仿真模型的构建打下了基础.闭环实验表明,采用了有效值检测电路,在变频、发电机电压畸变情况下的发电系统输出稳态和动态性能得到了改善.     

基才ISO18000—6C协议的超高频RFID读写器设计

论文提出了一种基于ISO18000-6C标准的超高频RFID读写器设计，分析了ISO18000-6C标准的技术特点和各项指标，分析了读写器射频电路，给出了硬件电路及软件的设计方案，并完成了系统测试。     

基于VI曲线测试的电路板故障诊断技术

VI曲线测试是一种基于电路VI特性曲线的有效快捷的电路板及元器件测试维修技术,通过检测电路或器件的VI特性曲线,来定位故障点。研究VI曲线测试的特点,并介绍电路板VI曲线测试具体实现方法和操作技巧。     

超机动飞行的神经网络动态逆控制

根据反馈线性化理论，讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离的原则，采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器；其次提出了模型的神经网络非线性直接自适应控制方案，其中设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明，该控制方案具有较好的自适应能力的鲁棒性。     

基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。     

基于神经网络的空间桁架结构建模研究

空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点，为了研究空间桁架的主动控制方法，首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用，针对空间桁架结构的非线性动态特性，本文采用了修正的Elman递归网络进行了模型辨识，结果表明，带有自反馈增益修正的Elman网络能很好地反映桁架结构的真实情况，适用于非线性动态系统的模型辨识。     

电流模式可重构模拟信号处理电路

针对现有的可重构模拟电路存在功能有限、带宽小、灵活性不足等问题,设计了一种新的电流模式可重构模拟电路。设计了基于二代电流传输控制器的可重构模拟单元,能减小电路非线性失真,提高电路工作速度与抗干扰能力。设计了一种可编程开关数量较少的纵横交叉开关网络结构,提高了电路灵活性和高频性能。在2×4阵列结构上分别重构实现了四阶低通滤波器和模拟乘法器,实验结果表明所设计可重构模拟电路是有效的。     

组合优化中的Petri网仿真算法

组合优化中,最长路、最短路和最大流问题是重要而又基本的问题。本文提出一种求最短有向路的新方法——Petri网图仿真算法。该方法是在一般Petri网的基础上,对网元素进行附加描述,同时,引入了“运动标记”的概念和定义新的“发生”规则,再利用Petri网的马尔科夫性和并发性,以及它的动态模拟功能,在Petri网图仿真器上,进行(对象)系统的网图仿真运行及数值处理,求得最长路径,最短路径及其路长,最小割及其最大流。由于该算法便于利用计算机的并行算法可以提高计算速度,并能利用最优性原理减少计算量。而且,还可提供系统运行的动态显示和结果的屏幕显示及图表输出。因此,它是一种直观而又方便的方法。     

飞院川内航线网络优化浅析

对中国民用航空飞行学院（以下简称飞院）当前的训练能力进行分析,并结合空域规划知识,在飞院川内原有大三角航线的基础上,增加阆中机场,划设出新的航线,使得阆中机场与原有的四个机场的航线更好地衔接起来。同时,对原有的低空仪表转场训练高度进行重新配备,并对部分航线做出调整。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。     

基于GA-PID参数优化的网络拥塞控制

推导了基于流体流理论的网络简化模型。基于该模型将P ID控制器应用于网络主动队列管理系统中,将遗传算法应用于P ID控制器参数优化,定义了一种新的综合调节时间、上升时间、超调量、系统误差等动静态性能指标的时域标准函数,克服了IAE,ISE标准函数中减小超调与缩短调节时间的矛盾,弥补了ISTE标准函数计算复杂的缺陷。在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化代价函数极小化的一组P ID控制器参数。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,P I算法。     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

神经网络集成的分布式入侵检测方法

分布式入侵检测系统需具有分布式检测功能及部件增量更新能力.文中提出了一种基于神经网络集成的分布式入侵检测方法,采用单个Agent检测与多个Agent协同检测的两级集成算法实现分布式入侵检测;在发现新的入侵时,Agent上的神经网络集成采用基于资源分配网的增量学习算法进行更新.实验结果表明,该算法能有效检测各种攻击,并且具有对未知攻击的增量学习能力.