降速方式对混流泵压力脉动特性的影响

混流泵在降速过程中的内部流动特性变化对其性能和稳定性有重要影响。针对这一问题,该研究探究了混流泵在降速过程中内部流动的复杂性,尤其关注不同降速方式对泵内压力脉动特性的影响。通过构建多通道测试系统,收集了混流泵在不同降速方式下的外特性参数信号和泵内压力脉动信号。并采用非稳态信号处理技术,从时域、频域和时频三方面探究不同降速方式对叶轮出口和导叶内部的压力脉动特性的影响以及二者之间的相关性。结果表明,泵内压力脉动的峰值和样本熵的变化趋势与不同降速方式的幂指数呈正相关关系;在整个降速过程中叶轮出口压力脉动对导叶内压力脉动起主导作用;叶轮出口和导叶内部压力脉动之间的相干频率主要集中于80~120 Hz之间;在不同降速过程中叶轮出口和导叶内部的压力脉动之间强相关区域的频带范围保持不变,但是强相关区域在整个降速过程频带范围中的占比有所变化;对于具有固定初始转速和目标转速的降速过程,降速方式的改变不会影响叶轮出口和导叶内压力脉动的相干频率。研究结论可为揭示混流泵瞬态运行特性及提高混流泵降速运行中的稳定性提供参考。

DSP口袋实验箱设计

数字信号处理(DSP)是当前电子信息类专业学生必修的一门重要课程,其实验是理解和巩固理论的重要途经。但是当前的实验大都使用体积大且移动不便的实验箱,限制学生必须在实验室做实验,便携性和易用性不高。针对这一需求,研究设计了一款便携的“DSP口袋实验箱”。该实验箱集成两路模拟信号发生器及混频单元、高速高精度ADC采样单元以及TMS320VC5509A处理器、仿真器等模块。软件部分具备DSP课程的相关算法实验。设计的实验箱体积小、操作简便,便于学生在宿舍里开展实验。该设计对本科DSP实验教学便利化和激发学生深入研究学习具有较高的意义。

智能网联环境下信号交叉口车辆轨迹重构模型

车辆轨迹数据提供了大量的时空交通流信息,可用于各类交通研究.传统车辆轨迹模型多以人工驾驶环境为研究对象,普遍未考虑由常规车(RV)、网联人工驾驶车(CV)以及智能网联车(CAV)组成的混合交通流的影响.为解决该问题,构建智能网联环境下信号交叉口全样本车辆轨迹重构模型.首先,介绍并分析智能网联环境下城市道路交叉口处车辆组成及排队通过情况;然后,构建城市道路混合交通流轨迹数量估计模型,并针对前后车的排队情况提出虚拟车的概念,用于估计不同车辆的交通状态;最后,设计数值仿真实验分析交通流密度和网联车渗透率对模型的影响,并基于NGSIM数据进行实例验证.结果表明:轨迹重构模型的数量误差和位置误差均随着交通流密度和网联车渗透率的增大而减小,如交通流密度由20 veh/km增大至50 veh/km的过程中,模型数量误差和位置误差均呈现下降趋势,且最大误差分别不超过6.88%和8.02 m;与网联人工驾驶车渗透率相比,智能网联车的渗透率对模型结果影响更大.

基于改进等效电路模型的直流微电网大信号稳定性分析

对高阶非线性直流微电网进行简化建模是大信号稳定性分析的有效方法。传统简化模型主要关注LC滤波器和线路阻抗等参数,难以分析换流器控制参数的影响,所建立的判据存在难以准确反映直流微电网稳定域的问题。因此,该文提出直流电压下垂控制换流器的具备完整状态变量集的改进等效电路模型,相比于传统简化模型,能更准确地刻画系统低频响应特性。基于混合势理论推导了直流微电网大信号稳定判据及其稳定域,并结合LaSalle不变集定理得到能量指标,以反映系统稳定性变化趋势。建立的稳定判据可指导控制参数优化,且能拓展到多端直流微电网的大信号稳定性分析。在多场景下仿真验证了所提改进等效电路模型和大信号稳定判据的有效性。

基于霍尔效应的位置传感系统设计

磁敏位置传感系统广泛应用于汽车、高端装备和先进制造等领域中。文中设计了一种基于霍尔效应的位置传感系统,可以实现被测物旋转角度的检测。该系统通过由线性霍尔芯片和磁铁组成的传感模块获取旋转角度信息,经信号调理电路处理后由12 bit ADC采样转换为数字信号,FPGA读取数据并采用拟合、标准化等算法校准,再利用Cordic算法计算得到被测物旋转角度,最后通过串口屏将测量结果显示。测试结果表明该位置传感系统精度较高,测得的旋转角度误差小于2°。

一种融合KPCA、FastICA及SVD的腹壁源胎儿心电 信号提取算法研究

目的:为实现从母体腹壁混合信号中提取高信噪比和波形清晰的胎儿心电信号,提出一种融合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)、快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)及奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的胎儿心电信号提取算法。方法:首先,采用KPCA对母体心电信号进行降维,再利用改进的基于负熵的FastICA处理降维后的数据,得到独立成分。随后,引入样本熵进行信号通道选择,挑选出包含最多母体信息的信号通道。在选中的母体通道上进行SVD,得到母体心电信号的近似估计,再用腹壁源信号减去该信号得到胎儿心电的初步估计。最后,采用改进的基于负熵的FastICA成功分离出纯净的胎儿心电信号。在腹部和直接胎儿心电图数据库(Abdominal and Direct Fetal Electrocardiogram Database,ADFECGDB)和PhysioNet 2013挑战赛数据库中对提出的算法进行验证。结果:提出的算法在主观视觉效果和客观评价指标上都表现出优越的性能。在ADFECGDB数据库中,胎儿QRS复合波检测的敏感度、阳性预测值和F1值分别为99.74%、98.85%和99.30%;在PhysioNet 2013挑战赛数据库中,胎儿QRS复合波检测的敏感度、阳性预测值和F1值分别为99.10%、97.87%和98.48%。结论:融合KPCA、FastICA及SVD的胎儿心电信号提取算法在提取胎儿心电信号的同时有效处理了附加噪声,为胎儿疾病的早期诊断提供了有力支持。

FCM-FastICA的点蚀声发射信号分离识别方法

金属点蚀是一种破坏性和隐患较大的设备损伤形式。点蚀会产生声发射信号。点蚀过程中产生的多种声源类型会造成信号混叠,影响腐蚀进程的判断。针对点蚀信号混叠问题,提出一种模糊C均值聚类与快速独立分量分析算法相结合的点蚀信号分离识别方法。通过分析单、双点蚀声发射数据将点蚀分为钝化膜破裂阶段、点蚀诱导成核及发展阶段,由聚类确定信号类别并用快速独立分量分析分离混合信号,利用相关性函数验证分离效果。结果表明:单点蚀过程存在3类原信号,双点蚀过程存在7类信号,其中包含单个信号与混合信号;单个信号与原信号相关性极高,达到0.8以上,混合信号的分离分量与原信号相关性达到0.6以上,分离效果较好。该方法可对点蚀混合信号进行有效分离和识别,为腐蚀进程判断提供支持。

基于多特征融合的MIMO-OFDM系统单-混信号调制识别算法

为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统的单-混信号调制识别问题,提出一种基于多特征融合和决策融合的调制识别方法。首先,利用特征矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)算法从接收端恢复发送信号;然后,提取恢复后信号的四次方谱、循环谱和高阶累积量作为输入样本,利用多特征融合网络对输入样本进行训练;最后,使用决策融合策略根据每条支路输出得到最终判决结果。仿真实验结果表明,所提方法可以对MIMO-OFDM系统中的7种信号进行有效识别,在信噪比为10 dB时识别精度可达99.4%。

基于循环谱的单通道时频混叠信号识别

随着通信技术的发展和电磁环境的日益复杂,通信领域中的时频混叠信号频繁显现。一方面,这类信号会干扰通信系统的正常接收;另一方面,当混叠信号中引入虚假信号时,接收器极有可能接收虚假信号,从而导致获取欺骗信息。因此,有必要对混叠信号做出准确的识别,确保通信的可靠性,从而提出了一种基于循环谱特征的时频混叠信号识别算法。该算法基于非合作方式设计,不依赖于特定的调制参数,具备较优的普适性,并且测试表明,该算法对时频混叠信号的识别准确率优于传统算法。

小波包能量谱和神经网络的开关柜局部放电自动检测方法

为可靠掌握开关柜的运行状态,精准检测其局部放电现象,提出小波包能量谱和神经网络的开关柜局部放电自动检测方法。该方法采用数字处理技术和模糊参数识别方法,去除信号中的混频信号,获取新的开关柜运行信号;利用小波包分解方法分解该信号,处理信号中噪声信号的同时,提取局部放电的能量谱特征,将该特征输入径向基神经网络中,完成开关柜局部放电的分类检测。测试结果表明,该方法可有效去除混频信号,并且降低信号噪声;处理后信号的失真率和畸变率极低,应用性能较好;可完成开关柜不同类别的局部放电信号检测。

不同模型对MMC-HVDC系统大信号稳定性分析准确性影响的对比研究

模块化多电平换流器高压直流输电(MMC-HVDC)系统运行中不可避免地遭受大信号扰动,可能导致不稳定现象的发生。基于混合势理论(MPT)对比分析了MMC-HVDC系统3种不同模型下的大信号稳定性。首先,建立了MMC-HVDC系统的全阶模型、降阶模型和等效恒功率负载(CPL)模型,并从理论层面对比分析了三者之间的差异性。利用MPT分别推导了基于3种模型的MMC-HVDC系统大信号稳定性判据,对比研究了3种不同模型对大信号稳定性分析结果的影响,并做出了系统在电网电压暂降大扰动下的稳定运行边界。最后,通过Matlab/Simulink时域仿真验证了理论分析的正确性。

基于混合信号多域特征和Transformer的干扰识别

针对无线通信信道易受到蓄意射频信号干扰问题,提出了一种从混合信号中识别干扰类型的方法。通过改进经典Transformer结构,形成新型网络模型Multidomain-former,以提取多域特征和识别信号干扰类型。首先,通过特定的序列划分机制对输入频谱进行预处理,并通过线性嵌入和位置编码保留原始顺序特征;其次,设计了逆傅氏变换和傅氏变换结合的编码模块,使Multidomain-former能同时提取频域和时域特征。使用通用仪器和收发天线搭建了无线收发信道,在不同干信比条件下对混合信号频谱进行采集,得到训练集和测试集。干扰对比实验通过所提Multidomain-former网络模型完成,并将经典的Transformer结构和其他常见的深度学习模型与所提网络模型进行了对比。对比实验结果表明,在干信比小于10 dB时,所提模型性能相较于经典Transformer在识别正确率方面有2%~3%的提升;在干信比等于-5 dB时,所提模型以最少参数量和次低计算复杂度获得了比另外5种基准网络高3.0%~9.3%的识别率。

低快拍下混合信号DOA快速估计算法

实时定位移动设备在电子对抗系统中至关重要,其性能主要取决于波达角(direction of arrival,DOA)的估计速度。低快拍是快速DOA估计的先决条件。目前基于稀疏重构算法的DOA估计具有适应低快拍的优势,但估计精度受限于初始观测矩阵,且估计速度受限于观测矩阵高维度的多次迭代。为此,提出一种空间差分矩阵和稀疏重构耦合的低快拍下高精度快速估计算法。首先利用空间差分矩阵消除非相干信号和噪声对相干信号估计结果的影响,提升初始观测矩阵的准确度;然后对完备字典做前后空间平滑处理,克服高维度信号处理复杂难题,实现快速估计;最后分别估计非相干信号和相干信号。仿真验证结果表明,相比稀疏重构方法,所提方案初值敏感度显著降低,在保障精度相当甚至小幅度提升的前提下,运行时间复杂度降低50%以上。

混行交叉口自动驾驶专用车道与相位优化研究

文中提出了面向HDV/CAV混行交叉口的车道组织与信号控制协同优化模型,支持交叉口CAV专用车道及相位协同优化.以典型城市道路交叉口为例,分析了不同CAV渗透率下交叉口车道配置及信号控制策略的变化规律.结果表明:当CAV渗透率超过60%时,设置CAV专用车道及相位将显著降低交叉口车均延误.且CAV渗透率在70%~90%时,车均延误降幅超过30%;当CAV渗透率在60%~80%时,HDV车辆的延误降幅更为明显.

模拟混合视频处理电路单粒子效应测试系统设计

为开展模拟混合视频处理电路的单粒子效应研究,通过改变伪CCD信号源的输出信号,建立一款模拟混合视频处理电路的单粒子效应测试系统,实现该器件的单粒子闭锁、单粒子翻转与单粒子功能中断等单粒子效应的评估。通过在中科院近物所回旋加速器和中国原子能院串列加速器的试验测试,获取有效数据。试验结果表明该试验方法及测试系统可以有效评估器件的单粒子性能,为器件的加固设计提供有力数据支撑。

混合信号噪声干扰下的物联网无线通信数据高效传输方法

在混合信号噪声干扰下,传统的数据传输方法无法有效获取潜在感知事件,数据传输效率低下。为优化数据传输,提出了混合噪声干扰下的物联网无线通信数据高效传输方法。其核心思想是,构建数据传输路由,并据其选择模式提取潜在感知事件,从而降低数据传输延迟;同时,通过计算可用信道的性能变化矩阵来选择数据传输信道,利用数据推进模式制定数据传输策略,从而实现数据高效传输。实验结果表明,该方法受混合信号噪声的干扰较小,数据传输量较大,数据传输平均时延较低,数据传输效率较高。

电力通信网络混合传输信号分离序列流程仿真

在电力通信网络中,混合传输信号环境较为复杂,难以准确地分离出电力通信网络混合传输信号,其SNR值相对较低。为此,对电力通信网络混合传输信号分离序列流程进行仿真研究。调用观测信号模型观测实时活跃的网络混合传输信号状态,计算网络信号的射频长度。利用FastICA方法对网络混合传输信号进行射频调制,将调制处理的信号信息压缩,计算盲源信号点位的个数和独立信号分量。根据载波频率估计值得到电力通信网络混合传输信号序列,实现序列分离。实验结果表明,所研究方法能够准确地分离电力通信网络混合传输信号序列,且SNR值高达27.69,有效满足电力通信网络混合传输需求。

一种复杂电磁环境模拟系统的设计

针对复杂电磁环境下信号不稳定的问题,设计一种复杂电磁环境的模拟系统,该系统以基于DDS技术的信号发生器作为硬件核心,通过对信号建模确定信号调制参数,采用VS+Matlab混合编程方式实现软件设计,实验数据表明,可满足编辑、调整信号脉内、脉间不同调制参数的要求,实现产生稳定的多种复杂雷达信号和通信信号的功能。

HCO-ADE求解单点交叉口信号配时问题

为克服信号配时问题求解中单一约束优化方法的局限性,提出混合约束优化自适应差分进化算法(HCO-ADE)。以交叉口通行效率为目标建立信号配时优化模型,依据模型中约束条件被满足程度,采用外罚函数法和可行性准则法相结合的混合约束优化策略(HCOS)对约束条件进行处理,并提出饱和度偏好准则作为自适应差分进化算法(ADE)的选择策略,构建HCO-ADE。最后,以哈尔滨市四相位交叉口高峰时段5 min采集标段交通量数据为例,验证HCO-ADE。结果表明:提出的信号配时问题求解方法可行、有效,优于基于饱和度区间可能度的罚函数约束优化自适应差分进化算法(PFCO-ADE),所得信号配时方案较实测方案平均延误减少3.32%,通行能力提高2.16%,能够更好地提高信号配时方案稳定性。

一种数模混合芯片高效量产测试技术研究

以提高数模混合芯片量产测试效率为目的,基于数模混合芯片的测试参数和功能进行分析,对现有的量产测试方案进行技术优化和提升。对数字参数和模拟参数同时测试的技术方案进行优化,分别针对数字模块、模拟模块设计硬件,开发测试程序,数字模块测试SITE数提高至20 SITES同测。针对模拟模块的个性化熔丝修调方案进行优化,通过设计通用的熔丝修调阵列装置,避免重复设计熔丝修调板卡,缩短电路板(PCB)设计、制造时间。针对集成电路的测试数据进行分析,提出基于应用程序可视化基础(VBA)结合公式计算的集成电路数据筛选方法,提高集成电路测试质量。通过上述技术方案优化,数模混合芯片的量产测试效率提升了50%以上。