基于MATLAB的FIR数字滤波器典型设计

就MATLAB在数字信号处理方面的应用作了一些研究,主要研究在MATLAB环境下FIR数字滤波器的典型设计方法:窗口法.列举具体实例比较了 Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗、Kaiser窗各自的频率响应曲线.应用MATLAB信号处理工具箱及其扩展函数,使得如何在数字信号处理过程中较复杂的数字滤波器设计问题得以解决,用MATLAB进行仿真设计,已成为实现FIR数字滤波器设计必不可少的实用技术.     

飞秒激光脉冲测量原理与数值模拟分析方法

飞秒fs(1fs=10~(-15)s)激光脉冲测量是飞秒激光技术中非常重要的研究内容,由于测量的复杂性,操作上一般是实际测量与数值模拟结合进行,因而非常注重测量的方法性,但在实际测量中,许多测量者只注重单一方法的使用,最终往往很难达到理想的结果。为此,在对自相关测量法原理作简要介绍的基础上,着重阐述了近年发展起来的基于其上的光学频率光栅开关法(FROG)和自参考光谱位相相干电场重建法(SPIDER)的原理,及其数值模拟分析方法,以给实际测量者提供一个较全面的方法参考选择。     

新技术在柴油机上的应用分析

结合最新型ＭＴＵ／ＤＤＣ２０００型、４０００型等系列柴油机，归纳论述了在柴油机上应用的新技术，并分析了这些新技术对改进柴油机综合性能的作用．     

直列式内燃机往复惯性力对瞬时转速影响的仿真研究

提出了两种由直列式内燃机往复惯性力计算转速波动的仿真模型 ,对不同气缸间惯性力的相位耦合进行了仿真分析 ,证明缸数对转速波动的幅度和频率均有着很大的影响 ;利用希尔伯特变换对转速波动信号进行时频分析 ,证明了多缸机转速波动波形为调频余弦曲线     

核电磁脉冲对单片机系统的辐照效应研究

核爆炸产生的电磁脉冲的“杀伤”范围极广,它可使距离爆心投影点几千公里的电气设备、电子装备和系统的工作失灵甚至破坏。为了研究它对单片机的各种效应,利用GTEM室产生的模拟核电磁脉冲,对单片机系统进行了辐照效应实验。实验表明,单片机系统在核电磁脉冲作用下,会出现“死机”、重启动、控制状态的改变、通讯错误和外部RAM内容改变以及数据采集误差增大等现象。在实验基础上,研究了单片机系统的各种效应产生的原因。     

高功率密度柴油机智能化冷却系统控制策略

简要分析了未来坦克装甲车辆柴油机智能化控制冷却系统的必要性和可行性,提出了智能化冷却系统设计方案,阐述了其组成及工作原理,重点对智能化冷却系统控制策略进行了研究。针对某型柴油机,通过对其散热需求分析,提出了基于发动机工况的开环控制策略,同时,结合以发动机出口冷却水温度为控制目标提出了基于PID算法的闭环反馈控制策略。应用该策略可保证发动机在不同的环境和工况下冷却强度适宜,降低冷却系统的功耗。     

采用3电平非均匀量化的脉冲编码策略

作为全数字发信机系统中广泛应用的一种脉冲编码技术,Delta-Sigma调制(Delta-Sigma Modulation, DSM)通过增加量化电平,能够实现调制性能的提升。但限于全数字发信机系统开关功放的具体结构,多电平DSM序列无法直接驱动后级功放电路。在传统3电平DSM基础上,通过引入面积等效原理和非均匀量化技术,提出了适用于开关功放的一种新的脉冲编码策略。理论分析和仿真结果表明,相比常规2电平DSM序列,采用该策略获得的调制脉冲序列具有更优的带内SNR和编码效率性能。     

自旋稳定动能拦截器轨控发动机推力控制

提出了大气层外自旋稳定式动能拦截器的一种典型轨控发动机阵列布局.在分析小发动机工作的各种约束条件的基础上,推导了发动机推力角度、推力大小和冲量效率的计算公式,提出了发动机工作的控制方法.在各种初始条件下进行拦截仿真,所得的脱靶量均在0.3 m以内,可视为直接碰撞命中目标.同时通过仿真分析了冲量效率与自旋速度、发动机工作时间、每圈发动机个数的关系.     

液氧甲烷膨胀循环变推力发动机系统方案对比研究

当前对液氧甲烷膨胀循环变推力火箭发动机的研制难点和关键技术认识不够清楚,尤其是在大变比推力调节方案方面。基于整个发动机系统,采用理论计算方法,探讨甲烷膨胀做功能力以及变推力调节方案可行性。分别给出了单涡轮系统方案和双涡轮系统方案,首次给出了不同工况下详细的系统状态参数分布,进行了对比分析,并探讨了甲烷做功能力随室压的变化规律。研究结果表明,甲烷做功能力随着室压的减小呈现先减小后增大的趋势,单涡轮和双涡轮系统方案均能够实现大范围推力调节;相比单涡轮方案,双涡轮方案能够更好地保证混合比,且甲烷气体做功能力利用效率更高,氧涡轮和燃料涡轮功率变化范围较窄,涡轮所处环境较为缓和,因此双涡轮系统方案具备一定优势。     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。