采用滤纸色斑法对雨滴直径的研究

滤纸色斑法是一种雨滴粒径测量方法,应用广泛,操作简单,成本低廉.文中采用滤纸色斑法研究不同水滴高度对色斑直径的影响和率定水滴直径与色斑直径间的关系.研究结果表明,雨滴高度对色斑直径有一定影响,率定色斑直径和雨滴直径的关系为d = 0.478D0.610.从房县地区实测的滤纸色斑数据计算得到,雨滴动能与降雨强度成正相关,以此作为研究水土流失量的基础.     

磨粒识别神经网络专家系统的设计与实现

智能型磨粒识别是铁谱技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一条崭新的途径。介绍神经网络专家系统的基本原理,叙述BP学习算法,设计基于该算法的磨粒识别神经网络专家系统,并予以实现。     

基于加速度估计的复合导引头机动目标跟踪算法

信息融合算法是毫米波/红外复合导引头的关键技术之一,其中机动目标跟踪能力直接系统的跟踪性能。α-β作为一种常增益滤波器对CV或CA运动目标有良好的跟踪性能,但当目标机动时性能却大大下降。针对机动情况,提出一种目标加速度估计方法,并利用此加速度估计值来修正目标状态估计值,使其具有良好的机动跟踪性能。最后应用Matlab软件进行仿真分析,分析结果表明改进后的滤波器无论是对目标机动还是非机动跟踪性能良好,计算量少。     

基于正交小波分解的线谱增强算法研究

介绍了传统线谱增强器(ALE)结构,分析了ALE的工作原理。ALE线谱增强的原因是降低了基本输入和参考输入中的噪声相关性,由于对参考输入的权系数调整无法对噪声进行合理估计,正弦信号得到增强。正交小波分解能将信号分解为尺度子空间和小波子空间中的2部分,同时2子空间正交。利用正交小波分解的这一特性,将尺度子空间中的逼近部分作为自适应滤波器的参考输入,使得参考输入和原信号中的噪声相关系数很小。对高斯环境下正弦信号和某水中目标实测信号进行了算法仿真,研究了该线谱增强算法的性能。结果表明,该算法在对高斯噪声环境和非平稳、非高斯目标实测信号中的线谱增强效果均优于ALE。     

多无人水下航行器协同导航与定位研究

提出一种基于移动长基线的多无人水下航行器协同导航与定位方法.多无人水下航行器协同导航与定位方法对于解决大水深和远航程问题至关重要,在移动长基线算法中,主UUV装备高精度导航设备作为移动长基线节点,而从UUv装备低精度导航设备,两者之间通过水声装置米相互定位,利用传统几何关系解算从UUV,位置的算法将产生很大误差.基于扩展卡尔曼滤波的移动长基线算法能有效融合内部和外部传感器信息,提高导航精度.仿真试验对此进行了验证.     

扩张状态观测器在惯导系统初始对准中的应用研究

根据平台式惯导系统初始对准的误差模型,首先介绍了初始对准的卡尔曼滤波方法,而后研究了把扩张状态观测器与卡尔曼滤波器相结合用于惯导系统的初始对准方法,最后对系统在受干扰和未受干扰2种情况下,分别进行了仿真研究.仿真结果表明,该方法与卡尔曼滤波方法相比,在保证对准精度的条件下,系统姿态角对准时间大大缩短;在系统受到干扰时,该方法仍具有很强的适应性和稳定性.     

多目标微粒群优化聚类算法及应用

提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDD CUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性.     

电力推进船舶电网谐波抑制方案的探讨

电力推进船舶电网的谐波问题日益突出和严重,简述了抑制谐波的思路和主要途径,探讨了船舶电网谐波抑制方案及相关技术,主要从高功率因数变流器、无源滤波器、有源电力滤波器3个方面进行讨论,其中包括多相整流技术、脉宽调制（PWM）整流技术和功率因数校正（PFC）技术,并给出了它们在船舶电力推进系统中的应用案例．     

圆筒状褶式机油滤清器的模拟与优化设计

为降低机油滤清器过滤压力损失,通过压力损失试验,确定了压力损失模拟的边界条件,建立了压力损失的二维CFD模拟模型,分析了压力损失特性与影响因素,推导了压力损失与影响因素的多元回归关系式.模拟结果表明:对滤芯压降影响的主次顺序为过滤速度、滤芯折高、流道宽度、折数、滤纸厚度与含尘浓度;滤芯初始压力损失与其结构及运行参数呈非线性关系,并与滤芯褶数存在最佳值;回归关系式的相关系数为0.998,因此,可靠性高.     

基于新型重复控制技术的SPWM逆变器

采用了FIR(Finite Impulse Response)数字滤波器来代替陷波滤波器与二阶滤波器的组合,并借助Matlab信号处理工具箱辅助分析和设计滤波器.介绍了重复控制器中FIR低通滤波器的具体设计过程,实验结果表明了该方案的有效性.