振动特征估计下的GIS变电设备发热缺陷因素识别系统设计

为了精准发现GIS变电设备发热缺陷因素,制定合理维修计划,设计振动特征估计下的GIS变电设备发热缺陷因素识别系统。利用数据层采集并存储GIS变电设备的相关数据,通过组件层传输数据层的数据至应用层,依据接收的数据实时估计振动特征,判断设备是否存在发热故障,在数据层内提取该设备的红外图像数据,确定发热区域,采用相对温差判别法测量发热区域的温度数据,求解相对温差百分比,依据设定的温度阈值,识别发热缺陷因素,传输至展现层。实验证明,该系统判断GIS变电设备是否存在发热故障时,可以精准定位发热区域,识别发热缺陷因素;针对微小的发热区域,该系统依旧能够精准定位,具备较优的发热缺陷因素识别效果。

基于干涉处理的机载合成孔径激光雷达振动估计和成像

实际飞行过程中载机的俯仰角和偏航角会在顺轨干涉处理的基线中引入交轨基线分量,在振动条件下对高程起伏地形难以精确成像。为实现机载合成孔径激光雷达(SAL)振动有效估计,提出了一种基于三探测器正交基线干涉处理的振动估计和成像处理方法,建立了信号模型并进行了精度分析。该方法需要使视场重叠,并利用了SAL非成像光学系统的特点来实现。介绍了利用一个对地宽幅成像探测器和三个振动估计探测器分置的光学系统实现方案,并讨论了探测器视场重叠度和信噪比对振动估计性能的影响。振动条件下对高程起伏地形的仿真成像结果验证了该方法的有效性。

风洞模型-支撑系统多维振动特性辨识与试验研究

针对风洞模型-支撑系统振动特性不明导致控制有效性差的问题,首先基于风洞模型-支撑系统的结构与原理,设计了系统振动特性辨识整体方案;其次建立了系统的等效动力学模型,通过引入动刚度对系统的俯仰、偏航维度振动特性进行了理论分析;进而提出了“正弦扫频-频谱细化-频响函数”振动特性辨识方法,并依据辨识结果建立了振动状态估计模型,将其引入控制闭环形成了基于辨识的控制方法;最后开展了脉冲响应试验与锤击试验,并对比了传统方法与基于辨识的控制方法的抑振效果。试验结果表明:俯仰、偏航维度频率响应辨识结果的均方根误差分别为0.084 0 g/V、0.007 5 g/V;且基于辨识的控制方法相较于传统控制方法将俯仰、偏航维度的等效阻尼比分别提升了1.48倍、3.00倍,具有明显优势。

面向随机振动功率谱估计的小波变换去噪算法理论分析

针对随机振动功率谱通常存突变或间断现象,在小波去噪处理中,软阈值法使得估计信号在间断处较模糊,且整体误差大,而硬阈值法在信号的间断点附近会产生伪Gibbs现象。通过对随机振动谱的统计模型进行分析,建立了对数域振动谱噪声的统计模型,并理论推导出根据噪声小波变换系数而设置的滤波阈值与小波变换尺度之间的非线性关系,为小波变换自适应阈值去噪提供依据,在此基础上提出了基于小波变换的振动谱估计自适应去噪通用算法,通过仿真对比实验,结果表明理论分析的有效性。

一种改进的THz-SAR高频振动误差补偿方法

将太赫兹波用于SAR成像可以解决常规SAR成像帧速低、慢动目标检测困难等问题。太赫兹合成孔径雷达(THz-SAR)与传统微波SAR成像最重要的区别在于运动补偿。因为THz-SAR的工作波长比传统微波SAR要短得多,平台的微小振动会影响成像质量,尤其是高频振动误差。平台的高频振动会在成像结果中引入成对回波,传统SAR成像算法无法实现成对回波的聚焦,也就无法准确估计振动参数,进而构造参考函数补偿高频振动带来的正弦调制相位。首先基于多普勒Keystone变换(DKT)的THzSAR成像算法实现成对回波的聚焦成像;然后提出小波多分辨分析的方法估计高频振动频率,结合参数空间投影法完成振动幅相的估计,并实现高频振动误差的补偿;最后采用点目标的回波数据仿真验证了所提方法的有效性。

剑杆织机前馈-反馈张力控制系统的分析与设计

在分析剑杆织机张力控制中噪声源及噪声特性的基础上,提出控制结构和控制器的设计方法,选择合适的模拟低通滤波器,对检测通道的高频振动信号和随机噪声进行滤波。针对周期性低频振动噪声,一方面,采用频谱分析定周期+相干平均法定信号的方法估计模拟低通滤波器后的周期性振动噪声,并在反馈通道进行补偿,提高控制性能;另一方面,采用频谱分析定周期+相干平均法定信号的方法估计模拟低通滤波器前的周期性振动噪声,进行前馈补偿,提高控制性能。运用Matlab及仿真,验证分析和设计有效性,并为实际系统滤波器及控制器分析和设计提供依据。