基于干扰观测器的复合控制在电子分析天平中的应用

为了实现电子分析天平的快速以及准确称量,依据电子天平的称量原理,提出了一种基于干扰观测器的复合控制方法。对已建模的电子分析天平采用数字前馈控制,并使用干扰观测器(DOB)对系统中未建模部分及参数摄动等干扰进行补偿,通过数字前馈和干扰观测器(DOB)的复合控制来获取快速准确的称量数据。使用Matlab进行仿真验证,其仿真结果表明,该方法提高了称量的稳定性与快速性,缩短了系统的稳定调节时间,且具有较强的适应模型能力及抗干扰能力,优于国家标准JJG 1036—2022《电子天平检定规程》规定的Ⅰ级天平示值误差指标,同时也为计量专业人员以及科研人员提供了比较准确的称量值。     

光电干扰系统基于UML的C3I系统软件建模

将C^3I系统实时获取信息、传输信息、处理信息进行态势分析与估计，然后自动决策应用于光电干扰系统软件设计，能大幅度提高光电干扰系统的效能，从而提高战区C^3I系统的攻击与防卫效能。首先描述光电干扰系统的功能需求，利用C^4ISR与UML体系结构的高层处理过程提出UML建模的框架；接着应用UML遵循RUP的核心思想和基本原则对光电干扰系统软件进行了建模，逐步进行了需求收集、系统分析与系统设计，在每个过程均用一系列UML图来形象化地表示；最后提出了在建模过程中应注意的问题。利用已成为事实上标准并且符合人们思维习惯的UML进行系统建模，开发周期相对短，产品较丰富并且保证了系统开发和维护人员对系统的理解，系统分析、系统设计以及系统维护的一致性，更重要的是模型建立后可直接编程实现。     

一种利用时间继电器消除脉冲干扰的时间间隔测量方法研究

测量时间间隔时,如果在时间起始电平和时间停止电平之间产生大的脉冲干扰,会影响到时间间隔的正常测量。通常使用通用计数器时间间隔测量模式下的延时触发功能可将干扰滤除。但是,实际工作中,很多计数器不具有延时触发功能或者延时触发功能损坏,导致无法测量时间间隔。本文介绍了一种利用时间继电器[1]的延时效应来过滤掉时间间隔测量中的脉冲干扰,然后用计数器精确测量时间间隔的方法。通过验证,测量结果可靠,方法可行。     

一种基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制算法

针对前馈式有源噪声控制系统中次级通道在线建模精度低及建模信号与控制信号相互影响的问题,提出一种基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制算法。根据主动控制环节与建模环节的误差能量比,分别调节两个环节的收敛因子,利用主动控制收敛因子和建模收敛因子的调节方式减小二者的相互干扰。在建模收敛因子调整过程中引入梯度下降方法,对步长设置检测阈值,当步长达到阈值,对收敛因子采取梯度变化。仿真结果表明,针对混频信号的有源噪声控制,这种算法对比已有算法能获得较快的建模收敛速度和较低的稳态误差,且可以获得较高的降噪量。     

一种基于BP神经网络的语音相空间客观干扰效果评估模型

通过建立语音信号的相空间结构,在分析不同受扰语音相空间变化的基础上,提取了两组表征语音干扰变化的特征参数,利用BP神经网络建模方法建立了一种基于输出模式的客观语音干扰效果评估模型,并录制了大量试验数据对模型进行了验证,表明该模型具有较强的可信性,该模型可以直接在通信链路终端使用,避免了输入输出模式评估方法在应用中严格同步的困难,可操作性比较强.建立了一种新的客观语音干扰效果评估模型.     

基于ARIMA模型的残差修正的航线运量预测方法

针对民航运量数据提出对主体ARIMA模型的残差序列进行二次建模以修正原模型的精度和适应性,引入遗传进化因子来估计二次建模的参数,利用一个典型的民航运量时间序列进行建模仿真,通过对仿真建模的结果评价表明该种建模方法是有效的,能够提高模型的预测精度和改进模型的适应性。     

激波风洞测力信号的频域数据深度学习建模分析方法EI北大核心CSCD

高精准度气动力测量是激波风洞试验中的关键技术。在开展测力试验时,测力系统在风洞流场起动瞬间的冲击激励下产生振动,但振动信号无法在较短的有效试验时间内快速衰减,导致天平输出信号中耦合了惯性干扰。基于深度学习技术,对激波风洞天平信号在频域内开展数据处理,并针对动态信号的频域特征进行卷积神经网络建模分析,旨在消除测力信号中的惯性干扰。在频域模型训练样本和验证样本的结果分析中,天平信号的大幅惯性振动干扰被消除,达到预期的结果,验证频域建模分析方法的有效性和可靠性。此外,对处理结果进行误差分析,进一步验证该方法在激波风洞天平数据处理中具有较好的工程应用价值。     

座椅悬架不匹配干扰估计全程滑模控制研究

针对含有人体动态的座椅悬架系统,通过合理选择状态变量及干扰变量,将地面激励建模成系统的一类可从控制通道输入的匹配干扰,同时考虑模型参数变化这一类不匹配干扰对系统的影响,基于滑模控制理论,设计了全程滑模切换函数;结合不匹配干扰估计器,构造了座椅悬架系统控制器;根据Lyapunov理论,证明了系统的鲁棒稳定性。利用座椅位移量和人体加速度量这两个可测输出量,设计了滑模观测器,实现了对状态变量的估计。仿真结果表明,相比于LQR和传统的滑模控制方法,带不匹配干扰估计的全程滑模控制方法可以使得座椅悬架系统在刚度系数和阻尼系数变化以及恶劣地况的情况下,获得更佳的动态性能及鲁棒性。     

基于ARMA模型的加速退化试验可靠性评估

有限时间内很难获得大量电子产品的失效数据,传统可靠性评估方法存在一定局限。在分析传统加速退化试验可靠性评估的基础之上,提出利用时间序列对产品加速退化过程描述的方法,使用自回归滑动平均混合(ARMA)模型对退化数据进行建模,通过参数估计得到其退化规律的表达式,从而外推出其失效寿命,进而利用极大似然估计理论进行可靠性评估。最后以某电源电路板加速退化试验数据为例,分时间序列建模和可靠性评估两大步骤,分别对95℃、105℃、115℃下加速退化试验数据进行分析处理,得出可靠性评估结果,验证该方法的有效性和实用性。     

本地干扰存在情况下频域自适应回声抵消算法的改进

1引言 在回声抵消系统中,当本地有干扰声源时,回声抵消系统的性能将恶化[1][2].对于本地话语引起的干扰,双边讲话检测器(DTD)是解决该问题的途径之一,但若本地的干扰是持续的,该方法将不可行.Jenq和Hsieh介绍了引入持续的舒适性噪声进行回声通道建模的理论[3];M.R.Asharif利用远端和本地信号的相关性建立了相关最小均方(CLMS)算法和扩展相关最小均方算法(ECLMS)[4].但是,前者在小建模噪声下收敛慢,需要先在无干扰情况下收敛到稳定状态才能良好工作,后者被证实和NLMS算法等价,在小更新步长下完成收敛,因此收敛速度太低而没有实用价值.对于本地持续噪声引起的干扰,本文提出了选用优化的更新步长和交迭系数来使得频率算法能够在有本地干扰的情况下对回声的抵消有良好效果.     

基于EEMD与AR建模的风电场风速预测

针对风速时间序列的非平稳性与非线性,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)与AR建模分析的风电场风速集成预测方法。首先运用EEMD对风速序列进行预处理,将其分解为一系列相对平稳的固有模态分量(IMF),突出原始风速序列的局部特征信息;然后利用AR建模对各分量进行预测分析,降低建模难度与预测成本;最后,将各分量的预测结果利用最小二乘法求得权值后进行集成得到风速序列的预测结果。风电场实测数据验证表明,相比单一的AR建模预测和基于EMD的AR集成预测,该方法有效地提高了预测的精度。     

改进的被动时间反转阵处理水下通信

时间反转技术由于不受环境制约,能自适应实现信道多途压缩和对指定点的空间聚焦,降低多用户通信过程中的码间干扰和同道干扰,广泛应用在水声通信领域。利用垂直阵加权处理的方法,在被动时间反转的基础上增加了一抵消项,抑制其中一个用户在接收阵的接收幅度以达到对另一用户指定通信的目的。模拟仿真显示该方法比单独只用被动时间反转处理,误码率能降低一半。海上试验数据处理结果与模拟仿真基本一致。     

桁架结构疲劳监测的应变响应估计方法研究

传感节点数据的高效利用是结构健康监测领域的热点研究问题。由于高维护成本和恶劣服役条件,结构疲劳监测系统往往测点有限,难以覆盖易损区域。该文针对两种应变响应估计方法:增广卡尔曼滤波方法和应变传递率矩阵方法进行研究探讨,并通过典型桁架结构的数值案例和模型实验分析两种方法的影响因素和疲劳监测的适用性。结果表明:两种方法无需已知荷载信息或进行物理参数识别,能够在仅有某一子结构可测,以及一定测量噪声和建模误差干扰的条件下有效估计低频带的强迫振动响应。其中,应变传递率矩阵方法可在结构阻尼和质量未建模的情况下,利用简单的模型先验信息精确估计应变响应,该方法计算简便,因而更加适合现场的疲劳在线监测。     

基于混合模型的超大规模隧道结构非线性动态有限元分析

提出了一种用于对超大规模隧道结构进行有限元分析的混合模型建模方法,弥补了以往仿真计算中宏观与微观不能同时兼顾的不足。利用并行算法,并对整体混合模型的计算时间步进行了有效的控制,使超级计算机能完成此类超大规模整体混合模型的计算。用混合模型建模法对青草沙水源地原水工程输水隧道进行非线性动态有限元仿真,得到的结果既反映了宏观的响应规律,又反映了局部精细结构的具体变化,证明了此种混合模型建模方法的可行性。     

基于峰值预滤波次级通道在线建模的主动噪声控制系统

传统白噪声激励在线建模主动噪声控制(ANC)系统,次级通道对激励源的响应在一定程度上会干扰控制滤波器的迭代,而且会增大系统收敛后的声场能量.针对这一问题,一种新的、用于窄带噪声抵消的在线建模ANC系统被提出:利用峰值滤波器对真实次级通道进行重构,新的传递函数能够不失真地重现待抵消噪声所在频段的次级通道频率响应,并对其它频段进行抑制.最后利用该系统对舰船辐射线谱噪声进行了主动控制计算机仿真试验.结果表明:该系统简化了次级通道的传递函数,减少了白噪声对控制滤波器的干扰,提高了系统性能,并降低了系统收敛后的声场残余能量.     

基于改进深度信念网络训练的冷轧轧制力预报

在带钢冷轧过程中,轧制力预报精度直接决定板带材的轧制精度以及产品质量。传统的基于单隐层的神经网络建模方法结构简单,对复杂函数的表达能力与泛化能力都受到一定制约;轧制现场环境复杂,数据测量存在噪声干扰,都会直接影响预报精度。针对这些问题,提出一种基于非监督学习的改进深度信念网络预测模型。深层网络的构建以及去噪机制的引入可提高系统对输入数据特征学习的能力,同时采用改进的对比散度算法对网络进行训练,提高网络训练速度。最后,利用某钢厂1200mm轧机组的实测数据对模型进行检验,对比分析3种不同模型,结果表明该模型对轧制力预测的平均相对误差控制在4.5%以内,建模所需时间相比于栈式自编码网络减少26%。     

基于SolidWorks的金属导管三维参数化建模研究

介绍SolidWorks软件二次开发的方法与关键技术,给出金属导管三维参数化建模的思路与方法,利用Visual C++6.0中ATL的方式对SolidWorks2008进行二次开发,实现金属导管三维参数化建模过程,结果表明利用SolidWorks二次开发进行三维参数化建模的优越性。     

多激励识别的自适应延迟逆系统方法

针对现有逆系统方法依赖状态空间模型的缺点提出采用系统自适应延迟逆模型识别多激励时间历程。采用自适应算法对系统进行延迟逆模型辨识,结合逆模型利用工作状态响应数据识别时域载荷。以简支梁为研究对象用无噪声干扰、有噪声干扰加速度响应识别多点稳态激励及多点非稳态激励。仿真结果表明,噪声干扰时识别精度有所降低,但较满意,验证该方法对多激励源识别的可行性。     

非高斯混响背景下一种自适应CFAR检测器的研究

在浅海波导中混响是主动声纳系统的主要干扰,为了抑制混响,通常采用宽带发射信号和大孔径发射、接收阵。这两种方法都减小了混响的分辨单元．因此经波束形成和匹配滤波后提高了信混比。然而这也带来了负面影响,即分辨单元内混响包络的分布偏离了传统假设的瑞利分布,出现了高尾的非瑞利分布,导致匹配滤波器虚警概率提高。为了得到恒虚警检测器,需要对混响进行更精确的建模。通过理论和实际数据分析表明,利用多变量椭圆轮廓分布可以很好的建模浅海混响的统计特性。在混响建模为多变量椭圆轮廓分布模型的基础上,利用GLRT理论可以得到一种自适应CFAR检测器,通过实验数据分析,自适应CFAR检测器较之常规匹配滤波器,其信混比（SRR）可提高3dB。     

局部放电检测抗干扰分析

在局部放电测量中,干扰对试验影响是一个非常普遍且难解决的问题,除了在外壳结构、材料、各电路单元之间考虑严格电磁屏蔽外,本文主要对干扰进行分类,干扰信号分为空间干扰和线路耦合干扰,对空间干扰可以利用天线门控方法消除,对于线路耦合干扰可以利用极性判别的方法消除。