自动阻抗调配器的校准技术探讨

自动阻抗调配器在微电子行业应用越来越广泛,但是目前国内还没有计量技术机构开展该类仪器的计量校准工作,本文介绍了其机械结构、工作原理,设计了控制模型,组建了校准系统,实现了主要参数矢量重复性、驻波比和插入损耗的校准工作。     

采用小电流进行阻值测试的方法研究

介绍了一种采用小电流进行阻值测试的方法。其用于要求严格控制测试电流、电压的阻值测量领域,采用了自动测试功能,解决了现有测试过程繁杂、耗时、准确度低、受人为因素影响较大等问题,提高了测试效率、安全性和准确度。     

绳驱动拟人臂机器人的动力学建模及张力分析

与传统的机械臂相比,绳驱动拟人臂机器人采用串并混联的结构形式,模拟了人手臂肌肉的并联驱动方式,但是,绳索的引入也增加了动力学分析的难度.将绳驱动拟人臂机器人视为基座、大臂、小臂和末端四连杆串联机构,采用迭代牛顿-欧拉法建立动力学方程的递推形式,考虑绳驱动的冗余特性和绳索的单方向受力性,提出基于动态最小预紧力的张力分配算法,求解出各绳索的驱动力.与未进行张力分配的方法及基于静态最小预紧力的方法相比,所提出的算法可使各绳索驱动力根据动态最小预紧力进行实时调节,满足了不同工作条件下机构的刚度要求.     

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

超磁致伸缩作动器的结构分析

从力学和磁学两方面分析了超磁致伸缩作动器内部结构形式对作动器特性的影响,重点研究了永磁铁式偏置磁场的不同结构形式以及作动器外壳材料对作动器的输出性能及作动器轴向刚度的影响.研究结果表明,环套式永磁铁的结构形式不可避免地在作动器外围产生较大磁场;分段式永磁铁的结构形式,采用钢制外壳时可避免漏磁;但是在芯棒区域的磁场与理想均匀磁场的差异将给作动器的输出位移带来较大损失,对作动器的刚度也会产生不可忽略的影响,二者在设计中必须考虑.在结构分析的同时,基于超磁致伸缩材料的特性提出了磁场与刚度相关联的设计理念,可为超磁致伸缩作动器的结构设计提供参考.     

基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.     

基于高增益观测器的航迹角自适应反步控制

针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题,设计了一种高增益神经网络自适应观测器.在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF, Radial Basis Function)网络自适应项,对建模误差和外界干扰进行在线估计.将高增益观测器与基于动态面的反步控制相结合,提出了一种神经网络自适应反步控制方法.引入一阶滤波器,避免了传统反步控制中的"计算膨胀"问题.基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,不受建模误差和外界干扰的影响,所设计的观测器具有良好的收敛性,控制系统具有较高的鲁棒性.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.