珩磨工艺及其在汽车零部件制造中的应用

珩磨工艺（Honing Process）是磨削加工的一种特殊形式，又是精加工中的一种高效加工方法。这种工艺不仅能去除较大的加工余量，而且是一种提高零件尺寸精度，几何形状精度和表面粗糙度的有效加工方法，在汽车零部件的制造中应用很广泛。     

华润电力首阳山2×600MW电厂建筑方格网布设

以首阳山电厂建筑方格网的具体实践为基础,探讨了建筑方格网布设的精度确定、设计原则、测设归化和高程测量等方面的内容,并给出了几点建议,以期为后续类似工程提供借鉴.     

电池管理系统多通道高精度数据采集电路设计

根据电池管理系统对检测数据的精度要求,设计了基于ADS7953模数转换器的多通道高精度A/D数据采集电路。利用双运放LM358获取了动力电池的电压、充放电双向电流、工作温度等相关数据,经过模数转换器转换成数字信号送入MCU后,转入后续的数据评估处理过程。经过实验验证,该设计电路满足电池管理系统检测数据的精度要求,为电池管理系统的可靠性评估提供了保障。     

DRM系统信道均衡的研究

DRM(Digital Radio Mondiale)是世界上唯一非专利的数字广播系统,它为30MHz以下频段的长波、中波、短波广播提供了数字化的标准。信道估计作为其关键技术对系统性能有着十分重要的影响。文章提出了适用于DRM接收机的时频域联合信道估计和均衡算法,仿真结果表明上述信道估计算法在DRM接收机中具有较好的性能。     

不同姿态表示方法下的姿态估计分析

在组合导航中,针对不同姿态表示方法构建的姿态估计算法在计算量和精度等方面存在性能差异较大等问题,分别对四元数无味估计器、基于修正罗德里格斯参数和高阶罗德里格斯参数所构成的姿态估计算法进行理论推导与性能比较分析。在数值实验中,比较了3种姿态估计算法在计算量和精度等方面的优劣性,结果表明四元数无味估计器精度最优,但计算量较大,而基于高阶罗德里格斯参数的姿态估计算法计算量最小,相对精度较高。     

潜艇舷间舾装的精度分配

[目的]潜艇建造是一个多工序耦合的工艺过程,随着模块化建造模式的发展,广义的“舾装”包含了材料成型、结构建造、设备管系制造安装及涂装等全流程,在设计阶段开展潜艇舾装的精度分配顶层规划,可有效影响潜艇建造工艺过程,确保潜艇总体性能。[方法]针对潜艇舷间舾装,首先提出精度分配的流程,然后对基于尺寸链的精度分配方法的内涵及其适用范围进行探讨,最后对舷间的关键项目及其精度控制对象进行识别,依据尺寸链原理方法对舾装全流程的未知精度项进行分配。[结果]得到了可满足建造精度需求的舷间舾装关键项目中未知精度项的分配值。[结论]通过研究,形成了包含材料、结构、设备、安装等广义舾装过程的精度分配流程及方法,并可用于指导潜艇舾装的各工艺环节和工艺设计。     

基于多时间尺度的城市轨道交通短时OD估计

基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应.     

基于新型磁链观测器的无速度传感器感应电机控制技术研究

提出一种由补偿式的二阶带通滤波器电压磁链观测模型,基于该补偿电压模型,构成新的磁链估计器.为了解决磁链观测器多平衡状态的问题,提出以提高磁链估计精度的方法、对不同类型感应电动机磁通观测器的控制技术进行研究.对传统的模型参考自适应速度估计方法进行改进,基于补偿式二阶带通滤波器电压磁链观测模式作为参考模型,速度估计的精度提高.同时对基于新型磁链观测器的无速度传感器感应电机控制技术进行研究,然后通过仿真验证.     

相对估计的舰船组合导航定位算法研究及性能分析

舰船信息化的程度在不断的提高,多传感器网络规模在变大、结构变得复杂,通过多信息的融合来获取更加准确的船舶定位,能够有效的避免各种海上事故。本文在舰船组合导航系统的基础上,应用相对估计的方式开展舰船导航定位研究,最后进行仿真实验。通过实验对比可看出,本文算法精度高、误差小,具有更高的实用性。     

基于剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法

针对传统锂离子电池组容量确定方法存在的效率低、能耗高且只能离线应用等问题,提出一种基于电池剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法。首先,基于充电电压曲线一致性原理,以电池组内率先充电至充电截止电压的电池单体电压曲线为基准,通过电压曲线的平移缩放与线性插值计算出各单体电池的剩余充电电量与剩余充电时间,从而实现各单体电池的荷电状态(State of Charge, SOC)在线估计,在此基础上实现电池组容量的快速估计。其次,在电池单体模型的基础上建立电池组的仿真模型,并在全SOC区域上对模型参数进行分段辨识。通过所建立的仿真模型得到电池组的充放电曲线,并对电池组容量进行估计。最后,对4个单体串联而成的电池组进行充电试验。研究结果表明:仿真容量与估计容量误差为1.2%以内,验证了所提出的容量快速估计算法的有效性;利用所提方法估计出电池组容量与试验得到的电池组容量的误差为2.61%;该方法根据电池充电曲线的平移与缩放即可在线估计出电池组容量,可应用于新电池组容量的在线快速估计,能在保证3%估计误差的基础上将检测效率提高到传统方法的2倍以上。