双电机消隙技术在某火炮随动系统中的应用

文中以某火炮随动系统的研制为背景,为了进一步提高系统精度,首先介绍了复合控制系统模型及分区PID算法,另外详细论述了双电机消隙的原理及动力系统结构,并建立了仿真模型。最后,通过matlab仿真表明同时运用分区PID算法和双电机消隙技术,能够在保证系统稳定的情况下,很大程度地提高伺服系统跟踪精度。     

应用纵向分区彩虹全息术合成断层图像的三维消色像

报道了应用纵向分割多狭缝曝光彩虹全息术合成多幅断层图像为三维消色像的方法及其实验结果。通过将主全息图记录狭缝按纵向分割并结合使用循环分割和色散补偿光栅 ,实现了在较高的分辨率和较低色模糊的多幅断层像的白光三维消色像的合成 ,并提高了再现像的视觉亮度、视场和立体感。     

Cr4+:YAG飞秒脉冲激光器光路结构的优化设计

通过理论分析和数值计算,对Cr4+:YAG飞秒脉冲激光器光路结构的优化设计进行了研究.提出了在谐振腔内插入一薄聚焦透镜代替另一折叠镜以降低光路的复杂性.为研究起色散补偿作用的棱镜对对腔的稳定性和像散带来的影响,导出了棱镜对的光传输矩阵.通过编程计算得出了连续运转和锁模运转两种工作方式下的不同参数的谐振腔稳区图,对激光器工作点的选择做出了论述.定义了像散补偿失配因子F,做出了像散补偿区域分布图.指出F<0.05的区域具有良好的像散补偿特性,也是激光器光路结构参数设计必须要考虑的重要方面.论证了改变抽运光聚焦透镜的位置可实现抽运光与腔内振荡光的匹配.     

一种高性能逆变电源的实现

给出了逆变电源控制系统的单片机硬件实现方法,硬件设计中考虑了系统的欠电压、过电压和过电流保护,软件设计中主要设计了消谐PWM控制用到的定时器中断服务程序,以及控制保护电路的外部中断服务程序。     

基于AMESim的双电机消隙伺服系统的仿真分析

在大惯量负载精密跟踪雷达伺服系统中,齿隙会影响系统跟踪精度和稳定性.文中利用AMEsim提供的机械库、电机驱动库、信号库、动力传动库完成仿真模型的建立.通过采用双电机消隙驱动系统,消除了齿隙对跟踪性能的影响.另外,还对影响系统跟踪性能的多个环节进行了仿真分析.AMESim软件在系统设计、调试、验证中起到很好的作用.     

改进的阈值函数在心音信号消噪中的研究

为弥补传统阈值函数存在的不足、提高心音信号的消噪精度,提出了3种改进的阈值函数。试验中,首先对传统的软、硬阈值函数及3种改进的阚值函数进行去噪性能对比分析;其次,采用基于小波分析的频带局部能量特征提取法对消噪后的心音信号进行特征提取．并运用模糊Sammon映射算法将六维特征数据映射成二维以显示其散布特性。结果表明,改进的阈值函数二能更有效地消除噪声,其消噪后的心音信号特征向量较全面地反映了心音信号的特征。     

零序电流比幅式接地选线的研究

文中提出一种新型接地选线原理——零序电流比幅式接地选线,该原理是通过在故障期间调整消弧线圈的容量,使馈线的零序电流改变,并根据故障和非故障馈线的零序电流比值特征进行选线。试验结果表明：这种方法能比较快速而且准确确定故障馈线与非故障馈线。     

一种基于多义词向量表示的词义消歧方法

词义消歧是自然语言处理领域的基本任务.在词语词向量表示的基础上,计算获得多义词语上下文窗口的向量表示.利用统计的多义词及词义个数,基于K-means算法聚类文本语料集中多义词的上下文窗口表示,在原始文本语料集中对多义词语根据聚类类别进行标记.在标记的文本语料集上,训练获得多义词语每个词义的向量表示.对句子中的多义词语,给出了一种基于多义词向量表示的词义消歧方法,实验结果显示该方法有效可行.     

基于模糊归一化神经网络的开环子带主动消噪

将无延时开环子带自适应滤波结构应用到传统的宽带主动消噪系统中,并提出开环子带结构中的X滤波预补偿方法,弥补了滤波器延迟对系统的影响,提高了系统的收敛速度,降低了计算复杂度。此外,利用神经网络来精细模拟实际噪声的高度非线性性,提出模糊归一化收敛步长调整方法以控制开环方案带来的额外误差能量,并给出了数学证明。对实际噪声的仿真结果显示,给出的主动消噪系统和算法具有更快的收敛速度和更低的稳态误差,达到了更好的降噪效果。     

基于强跟踪AUKF的目标跟踪算法

针对无迹卡尔曼滤波器在递推过程中不具有对测量条件变化和系统模型不确定性的自适应性,在模型不准确或出现不良测量条件时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的目标跟踪算法,即基于改进强跟踪的自适应无迹卡尔曼滤波器(STF-AUKF)。该算法一方面基于自适应滤波的思想,利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应UKF;另一方面,依据改进强跟踪滤波的思想,采用时变渐消因子实时调节矩阵增益以此应对模型突变,保证跟踪效果。仿真结果表明,STF-AUKF算法在目标突发机动时仍然具有较好的稳定性和跟踪效果。