稀土永磁同步伺服电动机的控制与参数设计

首先从永磁同步伺服电动机运行状态基本数学模型着手，导出了最大电磁功率Ｐ（ｅｍ）和最大电磁转矩Ｔ（ｅｍ）与电机参数Ｒ，Ｘｄ，Ｘｑ的关系式，通过分析得到了Ｘｑ对Ｘｄ的合理比值范围。据此作者提出了一种不对称转子磁路结构的新型永磁同步电动机，然后借用有限元法分析计算，给出了该机永磁磁场的分布和交、直轴电枢反应电感Ｌ（ａｑ），Ｌ（ａｄ）与转子结构参数相关的曲线。为便于分析和优化设计，最后导出了该机的等效磁路，其计算结果与样机实测数据接近，为永磁同步伺服电动机与伺服放大器相匹配及机电一体化的研究、设计提供了依据。     

串行级联卷积码的设计与分析

在一定信噪比条件下串行级联卷积码能达到比Turbo码更好的误比特率性能．本文首先分析串行级联卷积码性的误比特率性能限,然后根据串行级联卷积码的结构分析其各个关键参数的设计,最后给出串行级联卷积码的设计准则。     

基于DSP和准同步算法的谐波监视控制器的研制

设计了一种多功能谐波监视控制器,该控制器基于DSP芯片TMS320C6713进行软硬件设计,采样运用准同步采样法.该控制器具有根据现场谐波污染状况进行滤波器投切功能,同时还可以通过监视器对现场移动物体侵入进行报警,具有良好的实际应用价值.     

捷联惯性导航计算机综合测试平台的硬件设计与实现

导航计算机的功能及性能验证一般需要基于实际的惯性传感器来进行联调测试。为了便于导航计算机在实验室快速地开展性能验证工作,设计了一种面向捷联惯导革统算法及性能验证的惯性多传感器信息模拟综合测试平台。平台基于PCI 总线的PC/FPGA 的架构方案,对传感器信息进行硬件仿真,实现了多路、多类型惯性器件实时、同步输出。通过与真实导航计算机连接,测试验证了此半实物仿真测试平台信号输出的有效性。     

飞轮储能用磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计

研究了一种基于遗传粒子群综合算法(GPSOA)的飞轮储能(FES)用的单绕组磁悬浮开关磁阻电机(SWBSRM)多目标优化设计方案。结合有限元分析(FEA),通过敏感性分析得到SWBSRM悬浮力与效率随主要尺寸参数变化的一般规律。在此基础上,利用GPSOA以悬浮力和效率为目标函数对SWBSRM进行了全局寻优,获得使悬浮力最大和效率最高的参数优化组合。利用FEA对比优化前后电机悬浮力、铁损及磁密的大小,验证了GPSOA多目标优化的有效性。     

复杂环境下微小飞行器惯性/激光雷达Robust-SLAM方法

针对微小型飞行器在巡检、探测和地图构建等应用中关键的自主导航技术,提出了一种基于惯性辅助的激光雷达Robust-SLAM方法用于微小型飞行器自主导航。相对于传统的激光雷达SLAM方法,该方法在SLAM框架中引入了感知环境突变检测方法,并且加强了惯性与SLAM的组合程度,有效地解决了高程方向感知环境发生突变时激光雷达SLAM定位误差大的问题。室内车库实际飞行实验结果表明,该方法能够实现微小型飞行器在三维空间中实时可靠的自主导航,具有较好的工程应用价值。     

双口RAM在航天伺服系统中的应用

航天伺服系统中数据传输具有高速实时等特性,针对采用双口RAM进行并行数据传输时易发生冲突的问题,提出了一种新的数据传输机制。不同于现有握手等待和优先级抢占等方案,从最根本的分时访问总线和数据空间的角度出发,设计了一种同步分时访问机制,实现了无冲突访问数据的高速传输。基于该同步分时访问机制,设计了基于FPGA的双口RAM数据传输方案,并通过仿真验证了该方案的可行性。搭建了数据传输测试平台,设计了多种测试用例。经过测试表明,该双口RAM性能稳定,实现了零误码率数据的高速传输。     

地面无人作战平台导航技术发展现状与趋势

当前,国内外地面无人作战平台处于快速发展阶段,其自主性、智能性的特点使得其相较于传统地面武器平台对导航系统提出了更高的要求,除了具备常规意义上的测姿、定位、定向等功能之外,还需要具备环境相对位姿感知与导航能力。目前,典型的地面无人平台均采用惯性基组合导航方案,以惯性传感器为主,配备卫星、视觉、雷达等多类辅助传感器,通过组合导航算法实现传感器间的有机融合。针对地面无人作战平台的导航需求,对当前主流惯性基组合导航技术进行梳理,分别介绍了惯性/里程计、惯性/卫星、惯性/视觉、惯性/激光雷达组合导航技术的发展现状,并对适用于地面无人作战平台的导航技术进行了展望。     

国内主流机型客舱声品质表现分析

舱内声环境是决定飞机乘坐舒适性的主要因素之一,而声品质是声环境的一个重要特征。目前声品质分析通常采用主观评价和客观评价两种途径,其中声品质客观评价通过分析噪声数据的频谱特性等物理参数,能更客观的反映声音特性。本文通过高精度的双耳采集设备实测了国内主流机型在巡航阶段的声环境数据,并对相关数据进行声品质客观分析。根据本文测量结果的分析,飞机客舱内的A声级在69.4 dB（A）~83.9 dB（A）之间,响度在28.4 sone~52.5 sone之间,尖锐度分布较均匀,数值在1.1 acum~1.4 acum之间。根据频谱云图结果,噪声源主要集中在200 Hz~400 Hz频段,并且噪声强度在客舱中后部有明显增强。总体来说,各个采样机型客舱内的声品质表现整体处于可接受的水平,其中客舱前部的声品质表现要优于客舱中后部位置。     

基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法

工业机器人由于高效率、低成本被广泛应用于智能制造业,但较低的绝对定位精度限制了其在高精度制造领域的推广应用。为提升机器人绝对定位精度并解决传统复杂的误差建模问题,提出了一种基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法。首先在笛卡尔空间进行拉丁超立方采样规划,获得目标点姿态对误差的影响规律;然后建立基于遗传粒子群算法优化深度神经网络(GPSO–DNN)的定位误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后为验证该方法的准确性和优越性,与其他误差补偿模型进行对比。试验结果表明,基于GPSO–DNN的定位误差补偿方法的补偿精度最高,定位误差由补偿前的1.529mm减小为0.343mm,精度提高了77.57%。该方法能有效补偿机器人定位误差,大幅提高机器人的定位精度。