充磁导致的超高速永磁同步电机不平衡磁拉力

转子永磁体充磁角度偏差导致的不平衡磁拉力对微型燃气轮机发电系统用超高速永磁同步电机的安全稳定运行有很大的影响.采用有限元数值分析方法,分别在不考虑转子偏心和考虑转子偏心的情况下,对由充磁角度偏差导致的超高速永磁同步电机不平衡磁拉力进行了计算和分析;将不平衡磁拉力的计算结果作为载荷,获得了超高速永磁同步电机空气轴承-转子系统的固有频率及振动特性.研究结果表明:转子系统在740 Hz附近发生共振,共振幅值随着转子磁芯充磁偏差角度的增大而增大;要保证转子系统安全可靠的工作,需要将磁芯的充磁角度偏差限制在5°以内.     

基于自适应心跳算法的分布式系统故障检测器

故障检测是容错分布式系统中的关键技术之一.为了提高故障检测的性能,提出一种新型的故障检测器——自适应心跳检测器(SA-HD, Self-Adaptive Heartbeat Detector).SA-HD采用了基于拉式(pull)的自适应心跳算法,在考虑故障检测性能的同时也考虑了心跳检测所占用的网络资源对网络性能的影响.SA-HD能够根据网络负载调节自身发送心跳消息的频率,提高了心跳检测的网络环境适应能力,尤其是在高负载的环境下,能够有效改善心跳检测的性能.建立了SA-HD的模型,对其性能进行了仿真分析,并通过试验验证了SA-HD性能要优于传统推式(push)的心跳检测器.     

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.     

空间色噪声下信号频域检测方法性能分析

水下小孔径阵列的应用环境是色噪声环境,针对超增益波束形成方法在色噪声环境下噪声协方差矩阵估计偏差使阵列空间增益不能达到最大的问题,提出了一种频域超增益波束形成方法(FSD, Super-Directive beamforming in Frequency domain),该方法将宽带接收数据分成多个子带,在每个子带内分别估计噪声协方差矩阵,降低了噪声协方差矩阵的估计偏差,并使用估计得到的噪声协方差矩阵对接收数据解相关.最后使用空间谱检测器检测微弱目标信号.实测噪声数据的仿真结果表明,空间有色噪声环境中FSD方法的检测性能优于传统的时域超增益波束形成方法(TSD, Super-Directive beamforming in Time domain)2 dB,优于频域最小方差无畸变响应(FMVDR, Minimum Variance Distortionless Response in Frequency domain)波束形成方法2 dB.     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

融合热特征的机场航站楼热成像显著人体检测模型（英文）

弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度。为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型。该模型仍然以U-Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计。一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求。4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要。     

目标检测中特征不匹配问题研究进展

近年来基于深度卷积神经网络的目标检测器取得了跨越式进展,远远超过传统目标检测算法.但最新的研究表明特征不匹配问题已经成为深度目标检测器性能提升的一个瓶颈.目前在该问题的研究尚未有清晰的总结,因此本文首先对特征不匹配问题进行分析,提出特征不匹配问题的本质是由于目标检测的分类和回归任务优化目标的不一致造成,同时分析了特征不...     

一种开关磁阻电机无位置传感器控制效率优化策略

针对开关磁阻电机(SRM)的简化磁链法只能实现单相导通运行且导通区间固定的缺点,提出了一种结合固定关断角和自适应调节开通角的无位置传感器控制技术。利用曲线拟合关断位置磁链取代传统存储数据表,通过对比实时计算的动态磁链和曲线拟合的静态磁链,确定关断位置信号并估计转速和其他位置。考虑电机阻抗和电感的非线性特点,优化电感最小区域的开通角自调节模型确定导通区间。仿真结果验证了该方案的可行性和正确性,能够实现转子位置的间接检测,电机的运行效率得到进一步优化。     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。