侧扫声呐永磁同步电机伺服系统滑模变结构矢量控制

为了控制侧扫声呐距离海底的高度,设计了永磁同步电机(PMSM)伺服系统,给出了系统的总体结构及各部分的设计方案。采用了最大转矩电流比(MTPA)矢量控制方法,以提高系统的功率因数及动态性能,在此基础之上,针对声呐伺服控制中动载带来的不利影响,提出了滑模变结构(SMVS)矢量控制方法,有效改善了系统的鲁棒性。详细阐述了MTPA以及SMVS矢量控制方法的机理,并对其有效性进行了验证。

面向小样本数据的水下目标识别神经网络深层化研究

在面对新时期海洋工程应用领域的挑战时,可以通过利用基于深度学习的神经网络在水声工程中的实现,来达成自动化、高效性、准确性的目标。然而在面对水下目标样本匮乏、水下声环境复杂、样本信噪比差等客观问题时,深度学习也会因其自身的局限性而变得不那么灵敏。针对小样本问题,通过构建多种目标特征提取法和深层深度神经网络模型,得到了不同目标特征提取与网络模型匹配后的目标识别率与网络预测值,并通过比对实验结果,提出了通过深层神经网络深层化设计解决小样本目标识别的新思路。

基于Gammatone频率倒谱系数的舰船辐射噪声分析

舰船辐射噪声的声学特征提取对目标训练和识别有着重要影响。文中提出一种基于Gammatone频率倒谱系数(GFCC)的特征分析方法:以目标特征提取方法——Mel频率倒谱系数(MFCC)算法作为比照组,针对小型低速船只、小型高速船只及大型船只三大类目标,在2种不同水声环境中提取的5122个样本进行了分类识别比对试验。试验结果表明,2种算法的目标识别率均大于80%,且GFCC在海洋复杂声环境中的识别率显著高于MFCC,并对高频目标更敏感。说明GFCC算法与标准的MFCC算法相比,在海洋等强干扰环境下具有更好的抗噪性和更高的快速目标识别率。

基于温度场计算的开关磁阻电机冷却系统设计

针对前期电磁设计得到的开关磁阻电机方案,通过对平均磁密波形的傅里叶分解,计算了电机的铁耗和铜耗。建立了开关磁阻电机详细的集总参数热网络模型,并得到了电机各主要部位的温升。在此基础上,设计了一个定、转子双水冷系统。通过对施加冷却系统前后电机主要部位温升的比较,证明了所设计水冷系统的有效性。