商用飞机发动机先进降噪技术

随着环保要求的不断提高,商用飞机的噪声污染越来越受到人们的关注。对国外大涵道比涡扇发动机在降低噪声方面取得的进展和采用的关键技术进行研究,将有助于我国大涵道比涡扇发动的研制。     

基于复Shearlet域高斯混合模型的SAR图像去噪

 结合双树复小波的平移不变性、多分辨率性和剪切波变换的灵活可选的多方向性,提出一种新的图像表达方法——复Shearlet变换。针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干噪声特点,建立了复Shearlet系数域的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GSM),在此基础上应用贝叶斯最小二乘法进行系数估计,最后进行复Shearlet反变换得到去噪以后的SAR图像。仿真结果和分析表明:本文提出的算法相比其他变换域去噪算法,不仅去噪后的图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)有所提高,而且去噪后的图像更平滑,且与Shearlet域高斯混合模型相比,本文算法速度快了两倍多。     

声学风洞内气动噪声源识别定位方法研究

声学风洞流场和试验环境会影响声音的传播,进而会影响声源识别。根据用于静态声源识别的经典Beamforming算法,利用声波在气流场和风洞射流剪切层中的传播规律,给出了一种能够用于声学风洞试验的基于麦克风阵列的气动噪声源识别分析方法,并进行了数值仿真和数值验算。数值验算结果表明风洞流场和剪切层对噪声源识别效果影响明显,采用本文所总结的计算方法能有效地修正这些影响。     

正弦振动条件下原子钟的频率稳定度分析

振动对原子钟(原子频标)的影响可分为对原子谐振的影响、对伺服环路的影响和对晶体振荡器(晶振)的影响.在振动频率范围内,晶振的输出相位噪声只与晶振的加速度灵敏度、峰值加速度和振动频率有关,与静态相位噪声没有关系,但在振动频率范围之外,晶振的输出相位噪声就是其静态相位噪声. 由原子钟的稳定性传递到输出晶振的频率稳定度公式,就可通过伺服环路把晶振的振动分析融入到原子钟的振动分析之中.利用相位噪声转换为阿仑方差的积分公式,根据留数定理推导出直接计算阿仑方差的解析表达式, 得到增加伺服环路带宽可以有效抑制振动对原子钟频率稳定度影响的结论;分析了通过减振和选择加速度灵敏度较小的晶振这2种方法改善原子钟振动性能的问题.      

基于谱峭度与双谱的轴承故障诊断方法

针对强背景噪声情况下的轴承故障诊断问题,提出了一种基于谱峭度与双谱的轴承故障诊断方法。该方法采用谱峭度检测振动信号瞬态频带,利用最优带通滤波器抑制振动信号中的噪声得到滤波后信号。由带通滤波器的带宽确定低频矩形区域,计算落于该区域内的信号包络的局部双谱图,依据局部双谱图诊断轴承故障。仿真分析表明,强背景噪声和滚动体滑动会造成传统轴承故障诊断方法（如峭度、功率谱、包络谱）失效,而该方法能够有效地抑制噪声,更准确地诊断轴承故障,并通过6205-2RS JEM SKF轴承诊断实例,说明了该方法的有效性。     

谐振式集成光学陀螺中电流调谐致强度噪声研究

采用半导体激光器(LD)是谐振式集成光学陀螺(RIOG)小型化发展的重要趋势,但是LD的电流调谐特性会引入强度噪声.理论分析了电流调谐致强度噪声对开环RIOG性能的影响,得到频率锁定位置与LD输出光强之间为线性关系.随后,提出了基于频率锁定位置的强度噪声抑制方案,通过频率锁定位置实时监测LD输出光强的变化,根据监测值得到补偿系数,并补偿陀螺输出.建立了抑制电流调谐致强度噪声的理论模型,并进行了实验验证,RIOG的零偏稳定性由0.768(°)/s提高到0.103(°)/s.      

一种低相位噪声频率合成器设计CSCD

本文介绍了一种5MHz^1GHz低噪声频率合成器的设计方案。在重点考虑输出信号相位噪声的情况下,综合运用直接式、间接式和直接数字式频率合成技术,对频率合成器系统中锁相环、分频、倍频、混频、衰减、放大、滤波、功分等环节进行了合理的设计。在现有硬件条件的基础上,频率合成器的相位噪声可达到一个较高的水平。     

一种数据采集卡自动校准系统及关键技术研究

数据采集卡已成为航空航天设备、现代武器装备生产验证、维修保障系统的重要部分。介绍了一种专用数据采集卡自动校准系统,分析了设计背景及实现的功能,同时提出了校准过程中噪声抑制、通道低电势和控制高可靠性三项关键技术的解决途径。     

低噪声封装器件噪声参数不确定度评定

本文开展了基于Maury公司的Tuner和Agilent公司PNA-X矢量网络分析仪组建的超快噪声参数测量系统的不确定度评定研究工作,通过分析测量系统的输入、输出数据,独立开发了不确定度评定的测量模型,设计了满足国际标准ISO/IEC98-3要求的不确定度评定方法,编制了不确定度仿真软件,首次报道了四个噪声参数的不确定度数据,最佳估计值和95%概率下得包含区间。     

非线性系统的结构选择及其参数的集员辨识

基于支持向量回归和RBF(Radial Basis Function)神经网络,研究了带有未知但有界噪声的非线性系统的集员辨识问题.推导了噪声界以及支持向量个数与ε-不敏感参数之间的关系,给出了利用噪声界选择ε-不敏感参数的方法.描述了通过支持向量回归选择RBF神经网络规模的方法.该方法以Gaussian核函数作为径向基函数,支持向量作为径向基函数的中心构建RBF神经网络.运用改进的OBE(Optimal Bounding Ellipsoid)算法对RBF神经网络的权值进行辨识,得到与给定输入输出数据和噪声界序列一致的一类RBF神经网络.仿真算例验证了算法的有效性.