基于环形阵列的空间滤波器结构损伤扫描监测方法研究

本文提出了一种基于环形阵列的空间滤波器结构损伤扫描监测方法,在结构中央布置环形压电传感器阵列实现对结构的全方位扫描监测,消除了主动Lamb波空间滤波器监测方法中盲区及远场对监测效果的影响。环形阵列由直径方向不同角度的4个线阵组成,每个线阵采用主动Lamb波空间滤波监测方法对结构损伤进行监测、成像,各阵列成像结果通过PCA-小波变换进行融合对损伤位置进行判别,从而实现结构全方位损伤扫描监测,消除单个阵列损伤监测的盲区、远场及虚假成像等影响,进而获得更加准确的损伤监测结果。通过实验研究,验证了该方法的有效性和实用性。

基于毫米波雷达的室内人员定位与跟踪实验设计

为了帮助学生深入理解雷达传感器中信号检测和估计理论知识,掌握室内人员定位与跟踪实现过程,结合信号检测与估计理论课程,设计了一个基于毫米波雷达对室内人员定位与跟踪的实验。首先采用60 GHz的毫米波雷达采集人体运动数据,对数据进行预处理后使用多维快速傅里叶变换(FFT)构建距离-多普勒频谱图,然后结合二维单元均值恒虚警率(CA-CFAR)检测算法获取人体运动的距离和速度信息,再使用多信号分类MUSIC算法估计人体的方位角,最后利用扩展卡尔曼滤波算法进行人体运动状态估计,实现目标跟踪。实验结果表明,在多人定位和跟踪上平均每帧处理时间为33.2 ms,与实际运动路径的误差为0.275 m,表现出较好的实时性和准确性。

基于5G系统的微带滤波器设计

设计了一组具有小波纹特性并且工作在5G附近频段的微波低通滤波器和带通滤波器。采用半集总参数结构,通过与最大平坦度特性比较,选择了滤波特性更加优越的切比雪夫低通原型滤波器,这种类型的滤波器主要采用耦合微带线形式,该文对这种滤波器设计进行了理论分析并仿真。该实验通过分析计算,并根据实际情况改变了滤波器节数,最终基于ADS软件仿真,将低通滤波器带内最大波纹控制在了-0.383 dB,最高频率为5 GHz;带通滤波器以5.5 GHz为中心频率,通带带宽为1 GHz,带内最大波纹为-2.166 dB。

适用于直流保护的数学形态学降噪与噪声干扰识别方法

柔性直流输电系统是调节我国能源分布不均问题的重要手段,直流保护是保证柔直系统安全的重要技术。现有工程中多采用行波保护作为主保护,然而行波保护存在易受噪声影响、故障波头不易捕捉等问题,制约了其广泛应用。针对上述问题,提出数学形态学降噪与噪声干扰识别方法,并根据直流保护采样信号特点进行参数设计,用于直流保护采样信号降噪和噪声干扰的识别。首先,确定基于自适应多尺度形态滤波的直流信号降噪方法,并设计结构元素长度和形态学滤波器类型、自适应多尺度形态滤波器的滤波器阶数和步长。其次,确定基于形态学梯度变换的噪声干扰识别方法,并设计形态学梯度变换的阈值。接着,从不同角度对形态学降噪方法与现有典型信号处理方法的滤波效果进行对比分析。最后,对形态学降噪与噪声干扰识别方法和保护的配合效果进行验证。形态学降噪与噪声干扰识别方法所需采样频率较低,运算量适中,滤波效果好,对直流保护适用性好。

用于地表温度探测10μm~11μm带通滤波器的研制

多谱段光谱成像仪搭载长波红外探测器可以提供空间高分辨率的地表温度信息,研究地表温度在全球能量平衡和气候变化中具有重要意义。本文采用10μm~11μm滤波器作为红外探测器的窗口进行地表温度探测,分别采用Ge和ZnS作为高低折射率材料,在Ge基板上设计一种宽截止、高透射的长波红外带通滤光膜;采用真空镀膜技术在Ge板两面分别制备长波通和短波通滤光膜以实现带通,其中Ge和ZnS薄膜分别以电子束和电阻热蒸发的方式沉积,膜厚采用晶控仪控制,通过Matlab软件建立膜厚沉积数学模型,模拟并修正多层膜的Tooling以减少厚度误差。测试结果表明:10μm~11μm波段平均透射率达到94.3%,透射区波纹幅度为1.6%;4μm~9.5μm和11.5μm~16μm波段平均透射率小于0.1%,各项耐环境测试表明滤波器满足使用要求。

机器学习的高精度毫米波雷达测距信号误差补偿方法

毫米波雷达是一种常用的非接触式测距技术,受环境因素以及测量过程中存在的各种误差影响,测距结果可能存在一定的误差。研究误差补偿方法可以有效提高毫米波雷达的测距精度,从而更准确地获取目标物体的距离信息。为此,提出了机器学习的高精度毫米波雷达测距信号误差补偿方法。通过高斯滤波器去除雷达测距信号中的噪声,完成信号的去噪处理。利用模拟插入脉冲计数法和四象限光斑定位法,测量目标物体的距离和角度信息,通过自适应惯性权重与收敛因子优化粒子群算法,并利用优化后的粒子群算法改进BP神经网络,将测量的距离和角度信息输入到改进的BP神经网络中展开训练,即可得到补偿后的雷达测距信号。实验结果表明,该方法的信号处理效果好,补偿后的毫米波雷达测距信号方位角和俯仰角误差接近于0,且信号平滑度较高。

硅基钽酸锂异质晶圆键合工艺研究

5G移动通信的发展对声表面波滤波器提出了高频、小型化、集成化的要求。相较于传统压电体单晶材料,采用硅基压电单晶薄膜材料制备的声表面波滤波器具有高频、低插入损耗、高温稳定性等优势,是高性能声表面波器件发展的核心基础材料。Smart-Cut^(TM)是制备硅基压电单晶薄膜材料的主要方法,键合工艺是其中的核心工序,键合质量决定了硅基压电单晶薄膜晶圆材料的质量,并影响器件性能。本文通过低温直接键合工艺,对等离子活化、兆声清洗、预键合、键合加固四道工序展开优化,最终实现了键合强度高达1.84 J/m^(2)、键合面积超过99.9%的高质量硅基钽酸锂异质晶圆键合。

特种车辆多维载荷谱加速方法及在振动环境模拟试验中的应用

目的 解决车辆多轴轴耦合台架试验耗时长、花费大以及振动环境模拟精度低等问题。方法 将雨流投影方法运用到多维载荷加速处理中,利用传统雨流滤波法和多轴雨流投影滤波方法分别对特种车辆部件实际所受的多轴载荷进行加速处理,对加速后的多维载荷信号开展基于时域波形再现的振动环境模拟,以更有效地利用轮式车多轴轴耦合试验台开展加速疲劳试验。结果 对比加速前后的多维载荷信号,在时域、频域、损伤域基本一致的前提下,多维载荷信号时间压缩了50%,多轴振动环境的模拟精度大于80%。结论 采用该方法开展车轮加速疲劳试验,能够精确再现被试件的实际振动环境。通过实际试验验证,可以很好地再现故障出现的时间和形式,与实际野外路试结果十分吻合。

基于Kalman滤波与应变信号的舰船轴系推力辨识研究

在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而,受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响,螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没,导致难以准确测量推力。当前,一些常用的信号降噪方法,比如傅里叶变换、小波分析等均是基于纯数据降噪,未考虑测量数据中潜藏的力学机制。不同于这类降噪方法,Kalman滤波可同时考虑测量数据噪声及数据中的力学机制,对目标实现最小方差无偏估计,因而有更高的估计精度。因此,本文利用Kalman滤波结合应变测量信号提出一种螺旋桨推力高精度、在线辨识方法。以恒定转速、变转速及低频波动转速3种工况为例,研究了不同信噪比下本文方法的推力辨识精度与鲁棒性。研究表明,在信噪比仅为20 d B时,推力辨识最大相对误差仅为4.85%,因此本文方法在低信噪比下仍有很高的辨识精度与鲁棒性。同时,本文提出方法属于时域辨识方法,在转速突变、螺旋桨缠绕渔网等突发工况时亦能实时跟踪推力变化,因此可用于螺旋桨推力及轴系状态的在线、实时监测。

基于巴特沃斯滤波器的特殊人群防睡眠窒息提醒装置设计

有一种特殊人群,他们在晚上处于睡眠状态时,易出现睡眠窒息现象。一旦出现睡眠窒息,将会对人体生命构成威胁。针对此问题,文章设计了一种可在睡眠窒息初期发出声、光、振动报警提示信号的系统。通过及时报警,系统能够唤醒睡眠人员,解决特殊人群面临的健康安全隐患。

宽带温度补偿型声表面波滤波器的设计与优化

提出了一种宽带温度补偿型声表面波滤波器的设计方法。通过研究铌酸锂衬底不同欧拉角、不同电极材料和厚度对声表面波谐振器频率响应和杂散抑制的影响,确定了宽带温度补偿型声表面波滤波器的最佳切向和电极结构。所制备的宽带声表面波滤波器的温度系数优于-18.9×10^(-6)/℃,-3 dB相对带宽为7.84%,插入损耗为0.93 dB,展现出良好的带外抑制。

频域特征提取联合双流CNN的轴承故障诊断方法

针对传统方法提取到的轴承各类故障特征混杂,部分类别故障不易区分的问题,设计一种双流卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的故障诊断模型。首先将振动信号转换到频域,为减少低频微弱信号的干扰,过滤频域信号,设定滤波器通带和阻带衰减值以保证信号不失真,进而确定频率带宽,在该带宽值下求得信号振幅占比最大值的范围,同时以正常信号振幅平均值作为高频信号的阈值确定频率最高值。用上述参数分别作为滤波器的参数,过滤信号得到频谱信号和构建时频图像。将提取频谱信号和时频图作为模型两个通道的输入,在卷积层和池化层后加入特征融合层,通过加权融合的方式将两个通道的特征融合,使得各类故障特征区分度显著提高。实地搭建故障平台采集数据验证,实验结果表明,该方法能提取到每类故障独有的特征,轴承故障识别准确率达到98.95%。

PPK技术在海洋倾倒区潮位测量中的方法研究

在分析传统潮位测量和RTK潮位测量缺陷的基础上,基于PPK技术开展海洋倾倒区潮位测量方法研究。系统介绍了PPK技术原理及PPK潮位测量体系,对数据进行后处理,利用姿态参数修正天线高,采用小波分析、拟合平滑的方法滤除波浪,提取大地高潮位信息,并基于EGM2008重力场模型结合水准控制点进行基准转换,得到85基准下的PPK潮位数据。试验结果表明,PPK潮位精度与验潮站潮位基本一致,可靠性高,能够广泛应用于海洋倾倒区潮位测量中。

基于FPGA的数字带通滤波器设计与仿真

为快速准确地提取超声导波信号中的目标信息,采用流水线加法树阵列结构设计低阶滤波器,采用直接型低阶叠加实现20阶高精度带通滤波器。运用流水线技术与FPGA片上资源相结合实现对该结构数字算法优化,并将其应用在镍铬合金超声导波测温系统中。结果表明:所设计的滤波器对512点的混频超声导波信号滤波耗时约1047个时钟。该滤波器总体设计简单,可以达到实时滤波的功能。

新型波浪加权式高性能声表面波滤波器设计

射频滤波器是移动通信中信号传输频率选择、噪声滤除干扰的不可或缺的关键器件。压电薄膜多层衬底结构的声表面波滤波器因具有高矩形度、低损耗等优点在近年来被广泛应用,但其谐振器固有的横向模式会极大影响滤波器性能。为此提出了一种新型的波浪加权式叉指设计的声表面波谐振器,该谐振器通过使用正弦函数作为交叠长度加权包络曲线,能够在不恶化谐振器性能的前提下有效抑制谐振器中的横向模式。将波浪加权式叉指设计的谐振器按照梯形拓扑结构级联,设计并制备了一款尺寸为1.1 mm×0.9 mm×0.55 mm的高性能滤波器。该滤波器中心频率为2.593 GHz,相对带宽为8.8%,插入损耗为0.52 dB。实物测试结果与仿真基本一致。

具有片上电感的改进型梯形声表面波滤波器

针对小体积声表面波(SAW)滤波器性能受封装影响较大的问题,提出了一种新型SAW梯形滤波器电路拓扑结构。通过分析滤波器高频受封装影响造成的远端抑制上翘的现象,从电路结构出发,改变版图设计,实现了片上电感。采用传统梯形滤波器结构和利用纵向耦合双模谐振器型滤波器(DMS)特殊接地结构相结合的电路拓扑结构,有助于提高带外抑制和设计灵活性。在标准的42°Y-X钽酸锂(LiTaO_(3))基板上制作滤波器,通过仿真分析得到中心频率2580 MHz、带宽50 MHz、插入损耗小于2.5 dB的高阶梯形射频SAW滤波器的最优拓扑结构。测试结果表明,通过改变电路拓扑结构关键参数和引入新的传输零点,可改善在高频段内的带外抑制特性。

基于滤波处理的地震散射波分离方法研究综述

在地震勘探中,由于地下结构错综复杂,多尺度非均匀的地质体常会形成包含反射波、散射波等在内的复杂的地震波场。传统的成像方法一般只考虑反射波场,忽略了散射波场,这使得细小结构无法准确成像,从而影响对复杂构造的识别。为了对小尺度构造进行准确的地震成像,要将散射波从地震波场中分离出来。在众多波场分离算法中,基于滤波的波场分离方法可以准确提取散射波,提高成像分辨率。本文调研和归纳多种基于滤波处理的地震散射波分离方法,围绕国内外学者在滤波处理波场分离方面的研究成果,总结各种方法的研究进展,并对比和分析各方法的分离效果,最后结合人工智能深度学习的研究趋势,对未来滤波处理散射波分离的发展方向进行展望。

基于循环神经网络的自适应滤波方法及应用研究

针对目前地震工程研究领域在滤波方法上存在人为因素、峰值突刺、噪声干扰等方面的缺陷,结合递归最小二乘法(RLS)和循环神经网络(RNN)模型,提出了一种自适应滤波的新方法。研究分析表明,该方法通过设置自适应调节滤波器参数以及算法的自我迭代等方式进行滤波,对噪声识别能力和滤波速度上均优于美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)所推荐的传统滤波方法,并可有效降低滤波后对原始波形的失真损坏以及相位提前等问题。同时,运用所提自适应滤波方法将其应用于不同场地类型台站的含速度脉冲近场地震记录,进一步验证了自适应滤波方法的有效性和适用性。研究成果为地震工程领域的滤波分析提出了一种新思路和新方法,也可为地震记录处理及相关应用工作提供参考。

基于自适应KF的船载地波雷达目标跟踪方法

针对使用传统的卡尔曼滤波器进行多目标跟踪易发生状态估计不准确、航迹断裂的问题,提出了一种转换量测卡尔曼滤波增益自适应调整方法。结合船只目标的运动特性和历史船只航迹数据,采用线性最小二乘拟合提取出航迹参数的变化趋势。使用似然函数分别计算目标预测状态和量测状态与航迹的隶属度。利用预测状态和量测状态的隶属度值对滤波方式进行选择。利用仿真及实测船载地波雷达数据开展了目标跟踪实验,结果表明,使用该文方法能够得到平滑、持续的航迹输出,目标的跟踪距离远、跟踪精度高,优于现有的自适应滤波方法。

基于增广SVD-MWKF的激励识别与结构响应重构

针对传统卡尔曼滤波算法在结构响应重构应用中需要外部激励及测量噪声方差先验已知的问题,提出一种基于增广SVD-MWKF(Singular Value Decomposition-Moving Window Kalman Filter)的激励识别与结构响应重构方法。首先,引入奇异值分解降噪技术以优化移动窗口法对测量噪声方差的实时估计。随后使用基于增广状态空间方程的卡尔曼滤波算法并结合部分测点的加速度测量数据,实现对结构外部激励的识别及各位置的速度、加速度响应的重构。最后,对起重机桁架和简支梁分别进行数值模拟和试验分析,结果表明,相较于移动窗口法,所提方法对测量噪声方差估计更加准确,且对外部激励能进行有效识别。