分布式MIMO雷达的目标定位

针对多输入多输出雷达系统，研究了目标定位问题，并提出基于双基测距的分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的目标定位算法。首先，通过引入多余参数和这些参数与未知目标定位的关系，将目标定位问题转化为约束二次规划(Quadratically Constrained Quadratic Programming, QCQP)问题，然后，考虑到QCQP问题是非凸和NP-Hard，再将每个非凸约束近似为线性约束，最终QCQP问题就转化为线性约束二次规划(Linearly Constrained Quadratic Programming, LCQP)问题。最后，利用迭代约束权重最小二乘(Iterative Constrained Weighted Least Square, ICWLS)算法求解LCQP问题。实验数据表明，提出的ICWLS算法能够收敛于一个最优值。     

基于VB.NET的PC机和可编程控制器(PLC)之间的串行通信

阐述了基于Visual studio2005的pc与PLC间的串口通信方法。该方法根据西门子S7—200PLC的特点,通过串口通信实现了pc和PLC之间的数据传输,在工业自动化控制具有很重要的意义。这种方法与单个数据中断的通信方式相比,实时通信简单快捷。保证了通信的实时性,并具有开发周期短、可靠性高等特点。     

几种改进BP算法在电机故障诊断中的分析比较

近年来,人工神经网络以其独特的容错、联想、推测、记忆、自适应和处理复杂的多模式等优点,在许多学科中掀起了研究热潮,同样在故障诊断领域,其发展前景也十分乐观,它作为一种自适应的模式识别技术,并不需要预先给出有关模式的经验知识和判断函数,对于特定问题建立的神经网络故障诊断系统,可以从输入数据（故障症状）直接推出输出数据（故障原因）,从而实现故障的检测与诊断。但是传统的BP算法存在一些缺陷。所以采用一些改进的BP算法,把它们用于电机的故障诊断,通过实验对这些改进算法的分析比较,得出其中较合适的算法。这样不仅能发挥神经网络的泛化映射能力而且诊断速度也有提高,有较强的学习能力。     

Elman神经网络在三相异步电机故障诊断中的应用

三相异步电机在运行过程中受到电、热、机械、周围环境等各种因素的作用,会产生各种故障,影响生产的顺利进行,故对三相异步电机的故障诊断有重大的意义,大多数情况下,采用BP神经网络进行的故障诊断,虽然能准确地确定各种故障类型,但是BP网络是一种前向的神经网络,有收敛到局部极小点以及对外部噪声敏感等弊病.相比之下,采用的El-man神经网络是一种动态的神经网络,用它对异步电机的匝间短路、转子断条、转子偏心等三种常见的故障进行诊断.仿真的训练误差曲线显示,Elman神经网络可以降低网络对参数调整的敏感性,有效抑制局部极小值的出现.实践证明,采用El-man神经网络也能识别出各种故障类型,实际应用效果较好.     

热复合炉的单片机温控电路设计

本设计以热复合真空电加热炉为控制对象，以89C51单片机组成温度控制系统。温度控制的动态特性基本上都属于一阶纯滞后环节，所以控制算法采用PID控制。在输出控制方式上，采用三相交流调功方式，即采用SCR的过零控制，避免对电力系统造成“公害”。