基于小波神经网络的航空发动机建模研究

提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法，并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练，建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型，用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较，结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。     

基于Hilbert变换的模态密度获取研究

提出了在试验获取模态密度时引入Hilbert变换来提高精度的方法,使用两种方法在不同边界条件下对一块薄板的模态密度获取进行了试验研究,这两种方法分别是加速度原点频响函数虚部平均值法和引入Hilbert变换平均值法。并将两种方法的获取结果与数值计算结果进行了对比分析。结果表明,引入实测加速度原点频响函数的实部Hilbert变换求解模态密度时,平均样本数目增加了一倍,比仅用实测加速度原点频响函数的虚部计算的结果更接近于理论和数值计算结果。     

高功率密度1 kVA航空静止变流器

对一种采用分布电能变换技术的航空静止变流器进行分析和研究,变流器由两个推挽正激直流变换器和两级级联全桥逆变器组成,此种结构由规格统一的模块构成,功率变换被平均分配到各模块中进行,避免了高压功率器件的使用。通过对工作原理和控制策略的分析证明,此种结构可显著减小输出滤波器的体积重量,同时可以在较低的开关频率下实现很好的输出特性。研制的一款1kVA 400Hz原理样机效率达91.3%,质量仅为1.8kg,验证了此静止变流器具有功率密度高、输出特性好、可靠性高、易于实现等优点。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

基于双树复小波变换的风力叶片监测研究

对风力发电系统而言,结构服役期间的健康监测非常重要.由于布拉格光纤光栅(Fiber Bragg grating,FBG)传感器的中心波长随应变或温度呈线性变化,因此FBG传感器广泛应用于结构测试.本文提出了基于FBG传感器的风力叶片监测方法,并通过实验验证该方法.沿着叶片长度方向粘贴5个FBG传感器进行应变测量.由于环...     

基于PMAC卡的运动伺服系统数据采集和分析

论述了在飞行器仿真转台运动伺服系统中基于PMAC（Programmed Muti Axises Contorller）卡的几种数据采集方法,着重介绍了数据的采集和存储原理,PMAC卡与PC机的通讯方法及数据的解码原理。同时,对伺服系统的相差和幅差的计算方法进行了研究。最后,在某转台控制系统应用这些方法对系统的相差幅差进行了分析,并与外接CF920的测试结果进行了比对,取得了满意的效果。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

基于SPIHT算法的遥感图像高速实现方案

基于小波变换的SPIHT图像压缩方案是目前公认性能较好的一种实用高性能图像压缩编码算法，但原始SPIHT算法链表式编码限制了其在高速处理中的应用。本文提出了一种改进的SPIHT压缩编码算法，在确保恢复图像质量与原始算法基本上相当的基础上，改进算法可以采用并行流水结构实现，有利于高速处理中的应用，为该算法在遥感图像中的应用提供了理论依据和工程基础。     

电流型并联开关稳压电源设计

给出并联开关稳压交换器的设计方法和公式，并分析说明电流型控制方式的优点，最后给出具体实例．