一种模块化多电平变换器的改进型预充电策略

为实现基于模块化多电平变换器(modular multilevel converter, MMC)的变频驱动系统启动前对电容的平稳准确充电,提出了一种预充电策略。MMC预充电过程可分为不控充电阶段和可控充电阶段。以可控充电阶段的控制策略为研究重点,分析了充电电流恒定时的电压变化规律,给出了充电电流控制方程。该策略充电时间可调,无需实时观测子模块电容电压,能使各电容电压平均、平稳上升,半实物仿真证明了所提方案的正确性和有效性,为MMC驱动电机提供了应用基础。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

悬浮式弹载通信干扰模型构建方法研究

为探求OPNET仿真平台下悬浮式弹载通信干扰系统的模型构建方法,确定了干扰机工作频段,对干扰对象的天线类别、信号传播方式、跳速和频率间隔、调制解调方式以及干扰机拟采用的干扰种类等5个方面进行了明确。以此为基础,具体围绕OPNET平台下的3层建模机制建立了悬浮式弹载通信干扰系统仿真模型,并对仿真参数做了解释和说明,对被干扰电台信号自由环境传输下的仿真场景进行了验证。仿真结果间接证明了所构建仿真模型的可行性。     

一种用于战术通信网络仿真的通信业务量模型

针对战术通信网络仿真的实际需求,在分析现有通信业务量建模方法基础上,基于吸引系数法和泊松流模型,提出了一种用于战术通信网络仿真的通信业务量建模方法。该方法依据泊松流模型构建了指挥机构生成通信业务总量模型,根据指挥机构两两之间通信业务量大小关系建立了吸引系数矩阵,依据吸引系数占比将指挥机构生成通信业务总量分配至接收用户,最后引入了不同作战阶段通信业务量强度繁忙系数。仿真结果表明,该方法能够快速有效生成指挥机构通信业务量,较好满足战术通信网络仿真需求。