基于损耗模型的感应电机效率优化控制研究

从感应电机的定、转子铁耗出发,建立了考虑铁损的感应电机d-q轴数学模型及其等效电路图,并通过研究电动机损耗与定子电流励磁分量的关系,提出了基于损耗模型的感应电机效率优化控制策略。并通过仿真对该策略与传统U/f恒定控制进行了比较分析,对最大效率控制产生的功率因数变化及分布规律进行了研究,结果表明,采用效率最优控制策略后,控制器的效率明显提高,电机的高效运行区域明显增大。     

改进的变步长比例仿射投影算法

变步长分割式比例仿射投影算法（VSS-SPAPA）具有收敛快、失调小等优点,但运用到有大量抽头系数需要更新的回波抵消器中时,因计算量较大,限制了其应用。为降低其计算复杂度,基于局部迭代思想提出了一种改进算法。该算法将滤波器系数分成多个系数子集,通过仅更新权系数某一子集的方法,减少了每次迭代中需更新的抽头权系数个数,从而减少了VSS-SPAPA的运算量。理论分析和仿真结果表明：新算法每次迭代更新的抽头权系数只需达到全部系数的一半时,收敛速度和稳态误差均与原算法相当,但所提算法较大程度降低了计算复杂度,从而具备更好的实时性。     

适用于Chirp信号的语音消噪改进算法

采用Chirp信号为载波与各种数字调制方式相结合的Chirp调制信号作为一种数传工具,具有很强的可靠性和鲁棒性。然而接收机上的Chirp接收信号常常伴有周边广播电台发射出的语音噪声干扰。随着广播电台的发展,语音噪声的能量有逐渐变强的趋势,严重影响Chirp信号传输的可靠性和有效性。由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果。提出一种适用于Chirp信号的语音消噪算法,对短波接收机上的Chirp-BPSK信号进行消噪处理。接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了该消噪算法的有效性。     

一种低复杂度的稀疏控制MPNLMS算法

稀疏控制算法将稀疏性系数加入到步长控制因子递推计算过程中,加速了传统回声消除算法的收敛速度。但其快速收敛与低复杂度是一对矛盾的需求。针对这一矛盾,提出了一种基于集员滤波的稀疏控制MPNLMS算法（SM-SCMPNLMS）。该算法中只有当参数估计误差大于给定的误差门限时滤波器系数才进行迭代更新,从而有效地减少了滤波器系数的迭代次数。在稀疏、色散路径以及路径突变三种环境下进行了仿真,结果表明新算法在降低计算复杂度的同时,表现出了与稀疏控制MPNLMS算法同样优良的收敛速度和稳态回波返回损失强度。     

一种新的变步长自适应滤波算法研究

针对滤波器在亚模型(under-modeling)工作状态下定步长自适应算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出一种变步长分割式比例仿射投影算法(VSS-SPAPA)。该算法考虑到系统干扰噪声和滤波器权系数个数小于回声路径长度时引起的亚模型噪声对回声消除系统性能的影响,利用后验误差去补偿这两类噪声的负面作用,建立一个新的目标函数,根据该目标函数,导出一种适用于比例仿射投影算法整体步长的调节方法。仿真结果表明:在增加少量计算量的情况下,新算法的收敛速度和稳态性能与定步长比例仿射投影算法以及已有变步长算法相比得到了明显提高。     

基于互相关与混沌理论相结合的水下目标信号检测

鉴于当前传统的检测理论基础上的噪声抑制技术其指标已达极限,为了弥补互相关方法应用的局限性,文中将常规互相关检测方法与混沌检测方法相结合,构成一个新的微弱正弦信号检测系统,通过混沌系统相轨迹变化来检测目标信号,实现了强噪声背景下弱信号的检测,并用梅尔尼科夫函数给出了系统出现混沌状态的阈值。仿真结果表明,该检测系统对被强噪声覆盖的微弱正弦信号非常敏感,对任何零均值噪声具有极强的抑制能力。     

基于混沌相平面变化的微弱信号检测

针对超低信噪比条件下信号难于检测这一问题,提出了一种基于Duffing振子的微弱信号检测新方法,采用梅尔尼科夫函数给出了系统出现混沌状态的阈值,分析了Duffing振子动力学系统随参数变化的特性,研究了系统在临界参数附近变化时会出现混沌到大周期相变的特征,并根据此特点设计了一种微弱信号检测模型;理论分析和仿真实验都表明,提出的检测方法对任何零均值噪声具有免疫力,对正弦信号参量变化极为敏感,且可以准确检测出信噪比低达-49.5dB的微弱正弦信号.     

利用PID神经网络实现鱼雷异步交流电机转速辨识

为提高鱼雷异步电机在线参数识别的效率和可靠性,本文提出了一种基于人工神经网络的异步电机动态在线参数识别方法。从鱼雷异步电机的动态方程出发,推导了其转速的表达式,然后根据转速与定子电压,定子电流和转子磁链之间的非线性关系,建立了一种人工神经网络的转速估计模型。仿真和实验结果表明,该基于人工神经网络的转速估计模型可以准确跟踪电机的转速变化。     

利用TMS320F240实现鱼雷异步交流电机的直接转矩控制

对鱼雷异步交流电机数学模型和直接转矩控制原理进行了分析，给出了系统硬件框图；根据TMS320F240的特点，设计了一种基于数字信号处理器TMS320F240的鱼雷异步交流电机直接转矩控制系统，最后对系统进行了实验。实验结果表明，电机能稳定、可靠运行，且噪音很低，可以实现鱼雷电动力系统的平滑无级调速，系统能够实现电机快速动态响应这一特征。     

神经网络在鱼雷交流电机转矩辨识中的应用

针对采用传统转矩控制方法不能建立精确的数学模型，而难以满足系统性能要求，为提高鱼雷异步电机在线参数识别的效率和可靠性，提出了一种基于BP神经网络的鱼雷交流电机转矩辨识方法。通过假设推算出电机转矩表达式，利用基于BP神经网络进行转矩辨识，该方法不需要辨识对象的数学模型，只需对神经网络进行在线或离线训练，利用训练结果便可进行辨识系统设计。仿真结果表明，该辨识方法能够取得较好的辨识精度。