L频段输入滤波器

L频段输入滤波器由带通滤波器和低通滤波器组成。其主要功能是以极低的插入损耗、极小的群时延变化以及插损变化通过通带频率范围内的微波信号,对处于通带外较宽范围内的微波信号进行大幅度衰减。     

单输入模糊控制在液位控制系统中的应用

本文提出一种利用复合结构终端滑模面作为输入的单输入模糊控制器设计方法,将这种控制方法应用于液位控制系统,取得了满意的控制效果.单输入模糊控制器规则数比普通模糊控制器大大减少,这样就使得模糊控制器的设计和调节更简单、更方便.同时这种模糊控制器由于具有准滑动模态的性质,体现出较好的鲁棒性和稳定性.通过对水箱的控制实验,结果表明,该方法在实践过程中是切实可行和值得推广的.     

MIMO-OFDM中一种新的接收算法

建立了基于空时分组编码的多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）发射模型,提出了基于该发射模型和软输入软输出（SISO）技术的多用户似然迭代接收算法,该算法通过采用分组接收和简化的SISO多用户检测算法,使得接收算法具有较低的复杂度和较快的收敛性能。给出了该算法的具体实现框图,通过仿真实验验证了该算法的快速收敛性和有效性。     

基于稀疏随机阵列配置的CS-MIMO雷达感知矩阵构造

压缩感知(CS)理论中的感知矩阵在观测数据获取和信号重建过程中起关键性作用。目前,大部分研究通过引入高斯随机矩阵作为测量矩阵实现压缩观测,这类测量矩阵对硬件要求很高,工程实现困难。提出了一种基于稀疏随机阵列配置的压缩感知-多输入多输出(CS-MIMO)雷达中的感知矩阵构造方法,当MIMO雷达阵元配置为满足某种概率分布的稀疏随机阵列时,发射与接收导引矢量的Kronecker积能够起到压缩测量的作用。从理论上分析了所构造的感知矩阵的归一化互相关系数、Gram矩阵以及阵列方向图之间的内在联系,并证明了当随机阵元位置满足均匀分布时所构造的感知矩阵满足压缩感知重构条件。在这种稀疏随机阵列配置方式下,既可以避免额外引入随机测量矩阵,又能减少所需的阵元个数,从而大大降低CS-MIMO雷达系统复杂度。仿真实验表明,该方法具有较低的感知矩阵归一化互相关系数,与满阵CS-MIMO雷达相比能够在减少阵元个数的同时获得良好的重构性能,且使重构所需运算量大大降低。     

宽温范围内光纤陀螺输入轴失准角误差 及补偿技术研究

随着光纤陀螺使用精度的提升,输入轴失准角误差对光纤惯组精度的影响也愈发突出.为了抑制光纤陀螺失准角误差,提升惯性系统精度,分析了失准角误差的产生原因,提出了设计与生产过程中减小失准角误差的工艺要求;分析了温度环境下失准角误差补偿方法的物理意义,进而推导得出其方法误差;对多组全温范围内(-40℃~+60℃)失准角实测数据进行逐步回归分析,确定失准角误差拟合模型.试验表明,采用该补偿方法最高能够降低92%的失准角误差.     

运载火箭电动伺服机构前馈自抗扰控制方法的设计

运载火箭伺服机构是火箭的执行机构,在工作过程中不仅要求伺服机构具有较好的阶跃响应和力矩抗扰性能,还要求伺服机构能够较好地跟踪箭载计算机发送的位置随动指令。常规的自抗扰控制(ADRC)建模时,将输入的微分量近似为0,使得输入时变信号时会产生建模误差,该误差无法通过扩张状态观测器(ESO)进行观测并补偿,导致系统的跟踪误差较大。针对常规自抗扰控制对时变信号跟踪误差较大的问题,提出了一种将位置输入微分前馈(PIDF)引入自抗扰控制的前馈自抗扰控制方法。通过理论推导和建模仿真得知,该方法可降低系统对正弦输入信号的跟踪误差并提高系统的动态特性,同时仍具有较强的抗干扰性能。最后通过试验验证了该方法的有效性。     

火箭弹电动舵机模糊单神经元PID控制算法

针对制导火箭弹电动式舵机,为提高其响应速度和精度,文章在模糊PID控制基础上,提出了模糊单神经元PID控制方法。首先,建立了火箭弹舵机系统模型;然后,将模糊推理、单神经元自学习算法和PID控制相结合,建立智能控制系统,以实现对舵机输入指令的精确、快速响应。经仿真实验表明:在此智能控制下,舵机位置在阶跃响应的调节时间、超调量以及正弦跟踪上相对于传统模糊PID控制均得到有效改进,具有良好的动静态性能、自适应性和稳定性。     

基于小波过程神经网络的飞机发动机状态监视

 针对飞机发动机状态监视问题，提出了小波过程神经网络模型。其隐层和输出层为过程神经元，隐层激活函采用小波函数。该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质，有更强的学习能力和更高的预测精度。文中给出了相应的学习算法，并以飞机发动机状态监视中排气温度裕度的预测为例，分别利用3层前向过程神经网络和小波过程神经网络进行预测。结果表明，小波过程神经网络结构更简单，收敛速度更快，优于过程神经网络，因而为飞机发动机状态监视提供了一种有效的方法。     

舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制

针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能.     

铁素体不锈钢TIG焊接头组织与性能研究

研究了焊接热输入和微合金元素铌对铁素体不锈钢TIG焊接头组织及性能的影响.实验结果表明,随着焊接热输入的增加,焊接热影响区的粗晶区和焊缝区中铁索体晶粒明显粗化,降低了焊接接头的强度和塑性.铁素体不锈钢中加入少量的铌元素,通过钉扎晶界和拖曳晶界移动的双重作用,阻碍了粗晶区和焊缝区中铁素体晶粒的长大,提高了焊接接头的强度和...