超声相控阵低信噪比背景下相关相位校正

超声相控阵中,相位校正在消除相位畸变中起着重要作用。部分相控阵探头,阵元的面积小,回波信号弱,信噪比差。针对该问题,首先研究了邻近和集总相关估计在不同信噪比情况下的校正性能:发现信噪比SNR>12 dB时,邻近相关估计基本不产生估计误差;SNR<5 dB时,邻近相关估计产生的误差随着信噪比下降急剧增大。而集总相关即使在噪声强度较小时也不能做到估计误差为0;在噪声强度增大的过程中,其估计误差并未急剧增加,这与邻近相关估计不同。根据邻近和集总相关的特点,提出了混合相关校正结构。实验表明,混合相关充分利用了邻近和集总相关估计的优点,显著提高了图像质量。     

Intelligent Fault Diagnosis of Industrial Robot Based on Multiclass Mahalanobis-Taguchi System for Imbalanced Data

One of the biggest challenges for the fault diagnosis research of industrial robots is that the normal data is far more than the fault data; that is, the data is imbalanced. The traditional diagnosis approaches of industrial robots are more biased toward the majority categories, which makes the diagnosis accuracy of the minority categories decrease. To solve the imbalanced problem, the traditional algorithm is improved by using cost-sensitive learning, single-class learning and other approaches. However, these algorithms also have a series of problems. For instance, it is difficult to estimate the true misclassification cost, overfitting, and long computation time. Therefore, a fault diagnosis approach for industrial robots, based on the Multiclass Mahalanobis-Taguchi system (MMTS), is proposed in this article. It can be classified the categories by measuring the deviation degree from the sample to the reference space, which is more suitable for classifying imbalanced data. The accuracy, G-mean and F-measure are used to verify the effectiveness of the proposed approach on an industrial robot platform. The experimental results show that the proposed approach’s accuracy, F-measure and G-mean improves by an average of 20.74%, 12.85% and 21.68%, compared with the other five traditional approaches when the imbalance ratio is 9. With the increase in the imbalance ratio, the proposed approach has better stability than the traditional algorithms.     

基于油膜模型的摩托车发动机瞬态空燃比控制方法与实现

针对瞬态工况下空燃比的非线性偏离,在对油膜模型传递函数进行分析的基础上,运用模型匹配的原理,得出了汽油机油膜补偿器,并进一步对油膜补偿器进行了延伸,提出了一种根据发动机温度和节气门一阶滤波器递推公式的瞬态工况空燃比修正公式.将该方法应用于一台125摩托车发动机喷油控制.结果表明,通过对瞬态工况空燃比的修正,使整车的排放量和油耗进一步降低,同时也使发动机运行更平稳.     

MC-CDMA系统峰平功率比分布的研究

分析了MC-CDMA系统模型、MC-CDMA信号包络功率与所选用的扩频码序列部分自相关函数和部分互相关函数之间的关系，并基于几种正交扩频码序列对10位用户的MC-CDMA系统峰平功率比(PAPR)分布进行了仿真．仿真结果表明，当分别选用Walsh码、正交Gold码、Golay互补码以及Frank码作为系统扩频码时，系统PAPR的最大值约为6．如果选用Golay互补码作为扩频码，对于10位用户90％以上的信息符号序列，PAPR小于4．这些结论能够为多载波码分多址系统扩频码序列的选择提供帮助。     

利用脱硫石膏水热合成硫酸钙晶须

以脱硫石膏为原料,采用水热法工艺制备硫酸钙晶须.借助电导率、化学电位、XRD和SEM等分析方法,在不同反应条件下研究了硫酸钙晶须生长的变化规律,随着反应温度、反应时间、固液比和初始pH值的增加,硫酸晶须的长径比呈先增加后减小的趋势.在本实验条件下最佳工艺参数为:反应温度140℃,反应时间120min,固液比为1∶10,初始pH值为5,原料粒度1.36μm.此时所制备的硫酸钙晶须长径比可以达到82.57.     

一种外标定量相分析方法

本文提出了一个定量相分析方法,根据原子的质量吸收系数,计算出试样中各相的质量吸收系数.测量试样中N—1相的衍射线强度和相应的纯物质的衍射线强度,据此建立并求解联立方程,可以得到试样中各物相的重量比.对五个石英和刚玉的混合样品中的刚玉进行测量的结果相对误差在6%以下。     

用改进的线性近似方法研究单模激光损失模型随机共振

采用周期信号、具有实虚部关联的量子噪声和抽运噪声作用下的单模激光损失模型,运用改进的线性化近似方法计算得到了模型输出光强的相关函数、功率谱及信噪比.分析了激光的净增益系数、噪声强度和输入信号对信噪比(SNR)随量子噪声实虚部关联系数(λ)变化曲线的影响.研究发现了信噪比随量子噪声实虚部系数的变化出现了新的随机共振现象.     

吸收器降膜和滴状吸收过程数值模拟分析

针对以溴化锂水溶液为工质的水平管吸收器，考虑润湿比、变膜厚和横向对流作用，建立了描述管表面的降膜流动和管间滴状吸收传热传质耦合过程的数学模型，采用涡量一流函数法进行数学模型求解。根据数值计算结果，分析了溶液温度、浓度和吸收速率沿管排不同位置和水平管管问的变化，以及溶液喷淋密度和进口浓度对吸收器整体传热传质性能的影响。结果表明，提高喷淋密度可以改善吸收器传热性能，提高溶液进口浓度可改善传质性能，滴状吸收过程约占总吸收量的20％。与实验数据的对比说明建立的数学模型是合理的。     

低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

熔融还原法镍渣炼铁的热力学与动力学

利用熔融还原法进行了闪速炉水淬镍渣提铁的实验研究,探讨了熔渣二元碱度、反应温度和反应时间对提铁效果的影响.XRD测试结果表明水淬镍渣由正硅酸铁FeO.SiO2和玻璃态物质组成.镍渣中的氧化铁主要以FeO.SiO2的形式存在,通过常规的选矿方法很难实现铁氧化物的富集,故采用熔融还原方法进行镍渣提铁实验.实验结果表明增加配合料中CaO的加入量、提高反应温度以及延长熔制时间都能不同程度地提高镍渣中铁的还原率.通过比较1450～1600℃范围内各反应温度下不同类型还原反应的Gibbs自由能,镍渣熔融还原过程的主要反应形式为(FeO)+C(S)→[Fe]+CO.本实验确定的最佳配方组成为:镍渣100g、CaO34.7g、CaF24.04g和焦炭8.5g;最佳反应条件为1500℃熔制180min.以上条件下的渣铁分离效果较好,铁还原率达到96.32%.