基于向量拟合的电机设备电磁干扰建模方法

提出了一种基于向量拟合的电机设备电磁干扰建模方法。模型建立所采用的数据是通过对实际干扰设备的端口特性进行测量得到,测量过程简单方便。提出的两种通用电路拓扑单元,其电路参数可通过向量拟合进行求解。最后通过对一台三相电机进行建模,进行了数据误差分析,验证了模型具有准确性。本模型可以在10 kHz～70 MHz的频域内对电机设备的传导电磁干扰作出分析。     

SpaceWire总线的双路由单元性能评价方法

基于双路由单元研究了Space Wire总线的性能评价体系。研究中给出双路由单元的定义,推导基于双路由单元的路由系统的数据传输时间和资源耗费的计算方法;推导基于双路由单元的多路由拓扑系统的性能评价体系;采用蒙特卡洛模拟的方法建立双路由单元系统的模拟平台,仿真计算路由单元在不同接口配置情况下的性能。研究结果表明:基于双路由单元的传输时间和资源耗费指标能够评价Space Wire总线的性能;在不同接口配置时,存在一种最佳的配置方式使系统的性能达到最优。     

基于双路由单元的SpaceWire总线性能评价方法研究*

本文基于双路由单元研究了SpaceWire总线的性能评价体系。研究中,首先给出了双路由单元的定义,推导了基于双路由单元的路由系统的数据传输时间和资源耗费的计算方法;其次推导了基于双路由单元的多路由拓扑系统的性能评价体系;然后采用蒙特卡洛模拟的方法建立了双路由单元系统的模拟平台,仿真计算了路由单元在不同接口配置情况下的性能。研究结果表明：基于双路由单元的传输时间和资源耗费指标能够评价SpaceWire总线的性能;并且在不同接口配置时,存在一种最佳的配置方式能够使得系统的性能达到最优。     

基于图像和惯性的头盔组合跟踪原理

不同体制的头盔跟踪定位技术单独使用时都存在一定的原理性性能制约,提高跟踪定位技术整体性能的有效途径是采用组合跟踪。目前综合性能较好的是图像式头盔跟踪,图像式跟踪技术精度高,输出数据平稳,稳定性好,但其缺点是头盔活动范围受制于CCD摄像机视场及头盔大角度转动时头盔本身对CCD摄像机视角的遮挡。惯性跟踪不需要任何外来信息也不向外辐射任何信息,可在任何介质和任何环境条件下实现360°全范围头部跟踪,但其定位精度随时间下降。提出的基于图像和惯性的头盔组合跟踪技术充分利用图像跟踪精度高、长期稳定性好及惯性定位跟踪范围广、跟踪系统简单的优点,达到单个跟踪定位体制不具备的综合性能。     

双经纬仪异面交会目标点的空间位置估计

针对双经纬仪异面交会中目标点并不一定正好在公垂线上的问题,提出了在公垂线附近的空间区域上估计目标点位置的方法。该空间区域为以公垂线为对角线,各边分别平行于双经纬仪测量坐标系三轴的长方体空间区域。在目标点位置估计时考虑到经纬仪高低角与水平角测角精度的不同,以及目标点与经纬仪之间距离对空间点坐标精度的影响。采用蒙特卡洛方法模拟结果表明:新方法的目标点空间位置估计精度不亚于传统公垂线法,在特定情况下甚至能提高5%以上。模拟结果验证了新方法的可行性和有效性。     

可配置高精度火工装置测试仪的设计与实现北大核心

为提高型号火工装置阻值测量设备的通用性和测量的自动化程度,提出了一种基于四线制测量方法的测试方案,通过开关矩阵的切换配置不同测量通道,对不同测量通道被测电阻上产生的m V级电压值进行差分运算放大,对放大后的电压值进行A/D转换得到电压的数字量,通过微处理器进行数字滤波处理,将最终的电阻值进行显示、存储和传输处理。相对于目前使用的火工装置阻值测量设备极大的提高了测量通用性和测量自动化程度。     

基于RTK技术的靶场大地测量系统设计应用

针对点位坐标、距离和方向的靶场试验应用需求,基于RTK(Real Time Kinematic)技术设计了一套靶场大地测量系统。系统采用固定站+移动站方式设计,移动站可以在固定站配合下进行测量,也可以单独进行测量。既能满足点位坐标、距离、方位角高精度的测量需要,又能满足多种坐标测量和实时测量的靶场应用需求。     

柔性加工单元故障诊断的模糊Petri网模型

针对故障诊断专家系统中专家知识的模糊性和不确定性,给出用模糊Ｐｅｔｒｉ网（ＦＰＮ）模型表示模糊产生式规则（ＦＰＲ）知识的方法、知识的存储、模糊推理机制及算法的实现。同时,以ＪＣＳ—０２０（ＦＡＮＵＣ）加工中心主轴伺服故障诊断为例,说明该方法在故障诊断专家系统（ＦＤＥＳ）中应用的可行性与有效性。     

压缩感知理论与光学压缩成像系统

压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。