大容量铅酸蓄电池组短路特性分析研究

为了得到大容量铅酸蓄电池组的短路特性,需要测量出蓄电池组的内部电阻和电感.本文首次提出了利用突加负载实验数据与曲线获取潜艇大容量铅酸蓄电池组特性参数的方法,获得了蓄电池组的基本模型及参数.通过对蓄电池组的初始电流和电压振荡现象的分析,提出了蓄电池组突加负载试验电路的改进模型,通过试验和仿真获得了改进模型的参数.该参数作为直流电力系统短路电流计算是可行的.     

Parzen窗估计在潜艇目标强度统计建模的应用

研究潜艇目标强度的统计特性对水中兵器的仿真和试验分析具有重要意义.本文针对直方图统计模型的精度受区间划分影响较大,提出将Parzen窗估计方法用于潜艇目标强度的统计建模,建立潜艇典型舷角下的目标强度分布模型,并对统计特性进行分析.对Benchmark潜艇模型进行仿真计算,结果表明,采用Parzen窗估计法建立的潜艇目标强度统计模型符合潜艇的物理结构特性,能够更加准确和有效地对潜艇目标强度的统计特性进行预报.     

Parzen窗估计在潜艇目标强度统计建模的应用

研究潜艇目标强度的统计特性对水中兵器的仿真和试验分析具有重要意义。本文针对直方图统计模型的精度受区间划分影响较大,提出将Parzen窗估计方法用于潜艇目标强度的统计建模,建立潜艇典型舷角下的目标强度分布模型,并对统计特性进行分析。对Benchmark潜艇模型进行仿真计算,结果表明,采用Parzen窗估计法建立的潜艇目标强度统计模型符合潜艇的物理结构特性,能够更加准确和有效地对潜艇目标强度的统计特性进行预报。     

潜艇磁场建模方法的分析与比较

对潜艇进行磁探仪探测,需了解潜艇的磁特性模型.潜艇磁性物质分布复杂,直接用解析方法求解其磁场相当困难.经过近几十年的发展,目前已经得到了多种有效的潜艇磁场建模方法.本文分析了目前潜艇磁场建模的几种方法,对各种方法的基本原理进行阐述,并对其适用范围进行分析.最后对潜艇磁场数学模型的选择进行了说明.     

现代潜艇铅酸蓄电池充电模型

铅酸蓄电池是常规潜艇水下航行的核心动力,为优化动力系统工作性能,需要建立充电模型.蓄电池充电所需的时间与蓄电池的充电方法、放电制、剩余容量等因素有关,即充电的规律具有强烈的非线性特征,神经网络方法是充电模型建模的可行技术手段.基于前馈神经网络,建立了任意放电率下的一级充电模型,利用插值法模拟了二级至五级充电规律,模型能确定或计算端电压、充电起始点和电解液密度参数,获得了蓄电池在任意工况下的充电规律.与充电试验值对比表明所建立的充电模型可行.     

潜艇动力系统任务维修性建模

分析潜艇维修性特点,针对潜艇基于任务维修性的特点,分别采用带维修指示的系统功能层次框图进行建模和采用串并混联维修性模型建模.以潜艇动力系统中的燃油分系统为例进行平均维修时间的计算,结果表明串并混联维修性模型适用于具有各个独立单元的潜艇动力系统维修性建模.     

基于DSP的潜艇蓄电池分级恒流充电控制系统研究

为了兼顾效率和续航能力,目前大多数常规潜艇采用混合电力推进系统,即由柴油机等热机发电给蓄电池组充电的推进系统,因此潜艇蓄电池充电系统在混合电力推进系统中占据着重要的地位,关系到潜艇的安全与续航能力.本文提出了一种基于DSP的潜艇蓄电池分级恒流充电控制器的方案,分析了控制器硬件及软件的结构和功能,并在潜艇充电系统的模拟平台上进行了实验验证,结果表明控制器的性能良好.     

基于神经网络的铅酸蓄电池模型研究

根据某型潜艇蓄电池充放电的特点,设计了充放电装备用以进行模型试验,提出了充放电电流、蓄电池附属系统及参数测量实验的技术方案,以实验数据为基础,结合神经网络技术,建立了比较准确的蓄电池模型。     

基于EKF神经网络的潜艇运动模糊控制

非线性与大惯性是潜艇运动的主要特性,基于试验模型得到的潜艇标准运动方程在很多情况下无法准确描述潜艇的运动过程,特别是当潜艇运动方程建模误差较大时,传统基于模型的控制器设计方法就显得力不从心。因此,本文提出了一种不基于模型的卡尔曼神经网络模糊控制算法,在神经网络学习训练过程中,利用卡尔曼滤波算法优越的数学特性将扩展卡尔曼滤波递推公式与RBF算法结合训练神经网络权值,根据神经网络输出的潜艇运动参数设计模糊控制器。仿真结果表明,该算法具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。     

潜艇动力系统能量使用及建模方法研究

为发挥好动力系统为战术服务的目的,根据潜艇动力系统的特性,对潜艇能量使用情况进行分析,按照能量使用的过程和工况特性对潜艇动力系统建模方法进行研究,指出了不同建模方法的优劣性,为建立准确的数学模型提供依据。