基于混合神经网络模型的磨粒电荷检测方法研究

由于传统的滑油磨粒在线监测方法无法获取电荷分布位置信息,难以准确测量荷电颗粒数目及其携带的电荷量。为此,本文提出一种基于静电层析成像（Electrostatic tomography,EST）技术和深度学习算法的荷电颗粒检测方法。对EST传感器测量数据采用BP神经网络算法重建出测量截面上电荷的分布图像,采用卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）算法分析重建图像以识别荷电颗粒数目,将识别的颗粒数目和传感器测量数据组合成输入向量,通过1个多层前馈网络确定带电颗粒数目、感应电荷值与颗粒电荷量值之间的映射关系,得到准确的各颗粒的电荷量值。实验结果表明：混合神经网络模型对数据样本的测量误差为9%,可满足滑油监测对于准确性的要求。     

基于DDS的无线电引信Chirp信号生成方案设计

为了模拟无线电引信中的Chirp信号,设计了一种基于DDS的无线电引信Chirp信号生成系统的方案。该方案采用PC输出波形控制参数,用DSP进行数字信号处理并控制DDS芯片的总体结构。对PC与DSP芯片的通信接口、DSP芯片与DDS芯片的接口以及软件处理流程进行了详细设计。     

星用材料静电放电信号分析

地球同步轨道卫星的在轨故障分析表明,ESD(静电放电)是导致卫星故障的重要原因之一,它约占故障总数的30%左右。文章叙述了ESD 信号的定量分析方法并报导了若干星用材料的充电和放电特性,其中包括Ag-SiO_2微晶玻璃、S-853白漆、SB-3消光黑漆、阳极化铝等材料。     

静电引信探测的主要影响因素分析

文章采用电磁场数值仿真的方法对影响静电引信探测的主要因素进行了分析。首先,在导弹壳体不存在的理想情况下验证了仿真模型的准确性;然后,分析了导弹壳体存在时,导弹壳体对探测结果的影响以及壳体带电、海/地平面对探测结果的影响。仿真结果表明,导弹壳体会导致电极板上的感应电荷和感应电流比理论值大,而壳体带电、海/地平面对探测电流基本没有影响。     

引信多普勒频率的线性稳健拟合

由于体目标效应影响引信多普勒频率数据经常包含误差(尤其是野值),给飞行试验结果分析带来困难。针对该问题,提出一种用于去除误差的线性稳健拟合方法。首先,建立引信多普勒频率数学模型并对多普勒频率进行线性转换;然后,在分析线性稳健拟合的M估计法及其权重函数的基础上,给出多普勒频率线性稳健拟合的方法及步骤;最后,对拟合方法及其精度进行仿真验证。仿真结果表明:多普勒频率仅含随机误差时,经一次稳健拟合精度就很高。同时,包含多个野值时,经2次稳健拟合和1次野值修正也可达到较高精度。结论是经线性稳健拟合后的引信多普勒频率可用于飞行试验引战配合结果分析以及脱靶量估算。     

气路颗粒静电监测技术及实验

介绍了发动机气路荷电颗粒产生的机理、静电传感器原理以及气路静电监测技术的原理,然后介绍了模拟试验装置和试验过程,并通过实验的方法对静电监测技术进行了研究,最后通过小波分析的方法对实验信号的能量分布特征进行了研究,结果为大颗粒产生的感应信号的幅度要大而能量分布集中在低频段,而细小颗粒产生的感应信号幅值较小,信号能量分布集中在高频段,实验结果为在气路监测中辨别异常颗粒提供了参考依据,同时也表明了基于颗粒静电监测方法的可行性.      

大球静电陀螺仪小角度读出数字化方案研究

探讨了一种用于空心大球静电陀螺中的小角度光电信号读出的全数字方案,通过对比、分析和讨论,说明数字化静电陀螺小角度读出方案的优越性,并提出针对静电陀螺光电读出系统随机误差修正算法。     

电弧加热发动机喷出等离子体静电单探针测量

应用静电单探针测量了kW级电弧加热发动机喷出等离子体参数分布。发动机以氮气为推进剂,测量范围为距离发动机喷口1.25～15cm,实验中真空舱压力为3～5Pa。实验获得了电子温度和电子数密度沿不同轴向位置和径向位置的变化规律,电子温度为0.4～0.8eV,电子数密度为1.2×1017～1.25×1018m-3。对比研究发现,N2为推进剂产生的等离子体的电子温度和电子数密度均大于N2-H2为推进剂的情况,但前者发散角较小。     

静电悬浮微机械加速度计检测电路设计

静电悬浮微机械加速度计通过静电力把质量块无接触的悬浮起来,具有极高的分辨率.一般采用差动电容式位移检测的方式来精确检测质量块在电极腔内的运动,然后在通过悬浮控制系统来实现六自由度的有源悬浮.针对该电容的检测,本文介绍了一种基于环形二极管解调的单频载波公共激励电极电容式多路位移检测方案,并进行了设计仿真与实验测试,实验测...     

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。