影响油罐电位的输油参数分析

目前,油库、储运公司改扩建工程较多,不可避免对工艺流程进行调整,依据液体静电产生原理,应用高斯定理和欧姆定律等理论,分析油罐注油过程中油面电位以及时间与管径、流速等各参数之间的关系,针对管径不变流速变化的情况,进行实验分析,在不对管路进行整改,仅对泵进行重新设计优选时,对如何控制罐内电位的安全,提出参考方案,对油库改扩建工程有一定的指导意义。     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

去调频处理中空变相位误差补偿方法

调频连续波具有较长的脉宽和较大的信号带宽,通常采用去调频的处理方式,但是,去调频的处理会引入空变的相位误差。从去调频的处理方式入手,根据发射信号相位误差缓变的特点,提出了依据发射信号相位误差模型补偿空变相位误差的方法,并在理论上对该方法进行了推导。该补偿方法分为两步,从差频信号中去除发射信号相位误差,在残余视频相位误差校正之后,通过与补偿函数相乘去除剩余的相位误差。仿真和实测的实验结果表明,该方法能够克服目标距离的限制,有效地补偿空变相位误差带来的影响,提高脉压水平。提出的误差补偿方法能够很好地平衡系统负载、误差补偿精度和算法开销,具有较强实用性。     

高精度分数时延滤波器设计的边界拟合Remez算法

在卫星星间测距模拟信号仿真及实际测试中,为提高测距模拟信号精度和系统可用带宽,提出基于边界拟合Remez算法的高精度分数时延滤波器的设计算法。该算法利用Farrow结构的多项式近似思想,采用多项式拟合Remez算法设计滤波器的冲激响应边界系数,通过多相分解实现分数时延滤波器组。该算法改善了当设计的滤波器阶数较高时冲激响应边界的不连续现象,进而降低了群时延误差,提高了精度。仿真结果表明,该算法设计的滤波器的分数时延精度得到了提高,同时系统可用带宽提高近一倍,实现时需使用的乘法器数目也有明显降低。     

基于EV模型的惯导平台误差分离方法

针对惯导平台误差分离过程中输入输出观测数据均含有噪声的问题,应用基于EV模型的总体最小二乘方法进行误差分离.给出了惯导平台的误差模型及误差观测方程,介绍了EV模型及总体最小二乘方法,分析了利用车载试验进行误差分离时平台的安装方式以及所需的外测信号等问题.应用最小二乘法和总体最小二乘法进行仿真对比研究.仿真结果表明,基于EV模型的总体最小二乘法对惯导平台的误差系数分离精度较最小二乘法要高.     

灭火弹比药量与灭火效果关系研究

在相同的试验条件下，对采用鼠笼式结构的灭火弹进行了静爆试验，并对采用不同比药量的灭火剂在爆轰作用下抛撒云团的成长过程和灭火效果进行对比分析，得出比药量与灭火效果的关系，最后确定最佳比药量。     

CREAM追溯法在油库人因安全事故分析中的应用

深入探讨油库人因安全事故发生的根原因，对油库人因安全事故的分析评估和油库人因安全事故进行定量化预测及隐患排查具有重要意义。基于认知可靠性和失误分析追溯方法建立了适用于油库人因安全事故根原因分析和追溯的失误模式及后果一前因追溯表，并应用于油库人因安全事故实例分析中，证明了该方法应用于油库人因安全事故根原因分析的实用性和有效性。     

扩张状态观测器的观测误差前馈补偿设计

在"总和"扰动模型未知的前提下,针对线性扩张状态观测器跟踪时变信号精度不高的问题,设计出一种前馈观测补偿器。在分析线性扩张状态观测器观测原理的基础上,通过对扰动项的线性近似、误差系统动态响应的忽略,在时域内推导出观测静差的量化表达式,进而使用扰动微分项的估计值替代真值对观测作前馈补偿。理论分析了替代的可行性,证明了补偿器减小观测误差幅值、超前校正观测相位滞后的作用。将这一补偿思想推广至非线性扩张状态观测器中。通过仿真对补偿器提高观测精度、加快误差收敛的有效性进行检验,实验结果进一步表明,补偿器的引入能显著提高整个自抗扰控制系统的控制精度,从而证明了这种补偿思路的可行性。     

攻击机无源侦察定位原理研究

机载无源定位是判断反辐射导弹是否位于攻击区的根据,阐述了装挂反辐射导弹的攻击机应用改进雷达告警器或雷达告警器交联反辐射弹对有威胁的辐射目标无源定位的原理,并对其定位精度进行了研究。     

基于认知模型的人为差错分类方法

为了保证人为差错分类的全面性和一致性,在详细分析现有人为差错分类方法的基础上,提出了一种新的人为差错分类框架.该框架以"执行差错,忽略"为起点进行细化,得到五种基本的人为差错类别.以此作为人为差错原语,结合认知模型,分析了不同认知阶段可能出现的人为差错模式.实例证明,在这种分类方法指导下来分析人为差错,对提高人为差错分类结果的全面性和一致性有着重要意义.