多功能相控阵雷达行为辨识综述

多功能相控阵雷达是指具备相位控制阵列,能同时实现搜索、跟踪、制导等多种功能的雷达。随着雷达对抗的不断升级以及各国对于电子战的日益重视,作为获取多功能相控阵雷达信息的重要手段,其行为辨识技术的研究得到了进一步发展。结合目前多功能相控阵雷达行为辨识的背景与意义,对已有的不同多功能相控阵雷达信号模型进行梳理,对高密度、大噪声信号环境下的波形单元提取算法和基于深度学习的工作模式识别算法进行识别性能、适用场景等方面的系统性对比,并归纳了不同仿真数据集的实际应用情况,最后总结了该技术存在的问题并提出了未来展望。

立式水轮发电机主轴轴线动态研究分析

水轮发电机轴线分析对水电厂水轮发电机组运行具有重要意义,本文分析了机组日常检修轴线测量存在的弊端以及机组运行过程中轴线监测的重要性,提出一种基于各摆度波形动态研究机组轴线的方法。根据机组实际运行动态,360°采集各方位的摆度值及其相位,采用数学向量合成分析的方法,借助计算机实时计算分析,进行机组轴线动态监测并判断其是否存在曲折以及曲折的方位,从而指导机组检修时的轴线调整。通过对机组实际摆度的采集数据进行举例计算分析,验证了本文所提方法的有效性,对水轮发电机组运行监测以及状态分析具有良好的指导意义。

基于点阵图模型的多功能雷达波形单元提取方法

针对先验知识缺失情况下非协作多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)波形单元提取问题,提出一种基于点阵图模型的波形单元提取方法。首先,在分析MFR脉冲列特点的基础上,构建了MFR脉冲列点阵图模型,直观地显示出波形单元起始脉冲位置;其次,采用孔洞填充、闭运算等图像预处理方法消除噪声对点阵图的影响;最后,利用Harris角点检测算子识别波形单元起始点。仿真实验表明,该方法相比于DA-DBSCAN波形单元提取算法,检测概率和F值有明显提升,虚警概率显著下降,在脉冲丢失和参数测量误差较大时仍具有较强的鲁棒性。

基于BO-BiGRU的后均衡器在水下高速可见光通信系统中的应用

信号在水下可见光通信(UVLC)信道传输的过程中易受到非线性效应的影响,为了提高系统通信性能,对接收的信号进行均衡是至关重要的。提出了一种基于贝叶斯优化算法的双向门控循环单元(BO-BiGRU)模型作为UVLC系统中的后均衡器,其能够自动寻找模型最优超参数,以实现模型的最佳性能。BO-BiGRU模型应用于1.2 m水下实验平台,采用64正交调幅(QAM)-无载波幅相调制(CAPM),在系统的误码率(BER)低于3.8×10^(-3)的7%前向纠错(FEC)阈值的情况下,实现了3.10 Gbit/s的数据传输速率,比传统的后均衡方法提高了128 Mbit/s。

时域信号复杂度指标的建立及其在机械故障诊断技术中的应用

通过ＷａｖｅｆｏｒｍＭａｔｃｈｉｎｇ法对时域信号的畸变特性进行了定量描述，建立了时域波形复杂度指标（ＩＷＣ）和轴心轨迹复杂度指标（ＩＯＣ），并进行了试验验证。这２个指标不仅对机组运行状态反映灵敏，而且也完全适用于在变工况条件下对机组的运行状态进行评估。

地铁整流机组相量图及输出波形分析

阐述了选择整流机组接线方式时需考虑的主要因素,分析了采用不同变压器联结方法的相量图以及整流后输出的电压波形。

基于MC33816芯片的共轨喷油器驱动单元的设计

根据共轨喷油器的驱动要求,设计了基于智能电磁阀驱动芯片MC33816的智能电控共轨喷油器驱动单元,开发了相应的软件控制策略。该单元包括DC-DC升压模块、高低边驱动模块和电流波形反馈控制模块,实现了Peak&Hold驱动方式。试验表明,该智能驱动电路性能优异、响应迅速、运行可靠,达到了精确控制喷油量和喷油定时的目的。

汽轮机组振动波形数据高效实时无损压缩算法

针对汽轮机组故障诊断系统中振动波形数据的形态特性，设计并实现了一套基于多次差分的压缩算法VWID．该算法先对原始波形进行多次差分以缩减其数据有效位，完成一次压缩．之后与通用压缩算法Zlib结合，对经过一次压缩后的数据流进行二次压缩，从而大大提高压缩比．针对汽轮机组等旋转机械振动波形数据的对比实验结果表明：以高压缩比著称的商用无损压缩软件Winrar压缩比为2．7～4．4，而VWID压缩算法压缩比达3．9～5．2，VWID-Zlib压缩算法压缩比可达5．3～6．4，同时具有无损压缩和实时高效的特点．

危重症监护室护士有创血压监测技能掌握现状及改进对策

目的：调查危重症监护室护士有创动脉血压（IABP）监测技能掌握现状，分析原因，探讨对策。方法：采用已获认可自行研制 IABP 监测技术与应用调查表调查江苏省6所三级甲等医院13个危重症监护室165名护士 IABP 监测技能掌握情况（条目掌握正确得分反映）、McGhee 标准评定掌握水平，探讨掌握与否原因，进而阐述 IABP 生理及影响因素、技术规范、动力反应性校准及波形识读，以此内容教学1年后变换调查表再次调查并比较。结果：初次调查条目掌握得分0-75分，平均（31．32±13．71）分，水平评定为差。其缘于 IABP 生理及影响因素一知半解、部分监测技术把握不够规范、系统动力反应性校准茫然、波形识读经验不足。通过教学1年的197名危重症监护室护士再次调查掌握得分62．5-100分，平均（86．90±13．10）分，显著高于初次调查（P 〈0．05）。结论：强化 IABP 生理及影响因素学习、全面把握技术规范、厘除系统动力反应性影响、积累波形识读经验，有助于克服危重症监护室护士 IABP 监测技能掌握差现状，提升整体水平。

抽油机二次平衡技术及节能原理分析

常规游梁式抽油机存在负扭矩、能耗大、效率低的问题。本文设计了二次平衡装置,对抽油机的二次平衡作了深入的理论分析,给出了通过抽油机扭矩曲线信号叠加,实现抽油机净扭矩的正值化的方法,同时降低一次平衡曲柄轴净扭矩的两个峰值,从而降低了电机的功率,提高了电机的效率,节能达到15%～20%。该技术具有很好推广价值。

正弦波逆变器SPWM调制教学研究

针对教学中各种SPWM调制方式难以厘清,将SPWM信号(弱电)转化为电压(强电)并统一分析存在困难等问题,先从其工程来源引出几种调制方式,对载波比为奇数及3的倍数的波形对称性进行了数学推导进而分析了各自优缺点。接着给出基本桥式变换单元并分析了在SPWM弱/强电转换中的桥梁作用,延伸出单/三相桥式逆变器并给出电压利用率计算方法,最后对倍频单极性及混合调制问题进行了扩展分析。

电源装置的统一化和数制化——波形重组合技术

提出一种实现电源装置统一化和数制化的新方法——波形重组合技术(WRT).WRT 首先是一种使电源装置数制化的脉幅调制技术(类似于PCM),它用装有不同控制编码的数字电路或微机控制器驱动标准的功率结构,从而高效地产生直流或交流,或不同幅值、频率的波形输出,同时还可具有CVCF、VVVF、UPS 等特殊电源的功能.WRT 电源能统一其他各种电源装置并具有比PWM 更优越的性能.

面向非协作多功能雷达的波形单元提取方法

针对当前波形单元提取技术难以应用于非协作多功能雷达(multi-function radar,MFR)实侦数据的问题,构建了基于MFR多参数序列的二分类模型,在此基础上提出了一种自适应确定输入参数的密度聚类算法进行分类。该方法无需依靠MFR波形库的先验知识,采用无监督学习的方式提取波形单元。同时,充分利用多参数间的联合变化和数据集的整体分布信息提高算法鲁棒性,并通过引入输入参数λ可对不同用户需求调整算法性能。仿真实验表明,该算法可以有效地提取非协作MFR波形单元,同时能够适应测量误差和脉冲丢失的干扰,具有良好的鲁棒性和准确性,有利于实际工程应用。

储层的地震识别模式分析及定量预测技术初探——以塔河油田碳酸盐岩储层为例

通过对塔河油田碳酸盐岩储层模型正演研究,结合储层实际地震反射特征,依据碳酸盐岩岩溶储集体的形态、规模、组合形式、距奥陶系风化面距离等多种影响因素,对塔河油田碳酸盐岩储层识别模式进行了系统的总结分析,总结出了不规则地震反射结构、串珠状强振幅地震反射结构、弱振幅低频地震反射结构三种储层地震识别模式,并对每种识别模式和三者之间的组合方式进行了详细论述。在此基础上,运用时频分析、反射强度、波形分析技术,依据对缝洞体空间分布研究及实钻的溶洞统计分析结果等资料,以缝洞单元划分结果为约束条件,对三维缝洞储集体的有效空间分布进行精细刻画,并求取视体积。初步探索了碳酸盐岩储层的定量预测方法,并取得一定效果。

栈式降噪自编码器在波形单元识别中的应用

为提高多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)波形单元的识别准确率和鲁棒性,提出一种栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoders,SDAE)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的波形单元识别方法.首先摒弃传统依赖脉冲序列分析技术对MFR信号进行处理的方法,通过分析波形单元结构并借助参数间的联合变化特征,提出一种MFR波形单元分段识别模型,将传统对脉冲序列的识别转化为对MFR波形单元的识别;然后在该模型的基础上引入SDAE,对训练样本数据、SDAE隐含层神经元节点进行加噪处理,并利用这些加噪后的样本数据训练优化SDAE网络模型,提取出样本数据的深层稳健特征;最后引入SVM算法,借助SDAE挖掘出的样本深层特征,实现SVM模型的优化,得到最终的波形单元识别模型(SDAE-SVM).仿真实验表明:提出的波形单元识别方法在相同样本数目和测试误差的条件下,与SVM算法相比,能够取得较高的识别准确率,具备更优越的识别效果.证实MFR波形单元识别模型是有效的,且通过SDAE网络的引入,使得SDAE-SVM方法能够自主地挖掘原始信号的深层特征,提高波形单元识别的鲁棒性和准确率.

一起330kV变电站跳闸事故原因分析

介绍一起330 kV变电站保护误动事故,通过技术分析及现场试验,指出故障合并单元FPGA芯片短暂工作异常引起插值时刻出错,装置输出波形畸变导致事故发生,并提出建议,以避免相同事故再次发生。

不完整数据集的MFR辐射源识别方法研究

该文提出一种基于随机森林的不完整数据集的多功能雷达(MFR)辐射源识别方法,该方法在MFR辐射源波形单元识别框架基础上,首先对参数缺失的先验知识集进行多重划分,得到多个不含缺失参数的样本子集,然后删减冗余子集并利用随机森林算法对各个子集构建弱分类器,最后根据弱分类器对识别结果贡献率的不同,进行权值设定,得到最终的识别模型。仿真实验证实了提出的MDRF-WA方法能够提高少量先验知识条件下波形单元识别的准确率和鲁棒性,降低计算成本。

基于分步变门限孤立森林的MFR波形单元无监督提取

波形单元是多功能雷达(multi-function radar,MFR)发射信号的基本构成,其提取的准确性直接影响后续MFR行为意图的分析。针对非协作MFR截获信号在无先验信息情况下波形单元提取时效性不佳的问题,提出了一种基于分步变门限孤立森林的波形单元提取方法。对接收的MFR脉冲信号进行漏脉冲和伪脉冲的检验,在获得脉冲参数一阶差分数据后,采用改进的分步变门限孤立森林算法进行波形单元起始脉冲搜索,实现无监督波形单元提取。理论分析和实验表明,该方法在保证波形单元提取鲁棒性的同时,显著降低了计算复杂度。

基于滤波算法的波形识别在电厂中的应用

针对电厂所采集的信号带噪声的问题,基于卡尔曼滤波及滑动平均算法和特征匹配相结合的统计分类计算方法识别波形,设计并开发了一种实时滤波监测系统,以实现计算相关性能指标的功能。通过仿真建模分析发现,单独的经典卡尔曼滤波效果有待提高,在处理前后值之间的联系以及平滑处理上仍存在缺陷,因此加入滑动平均算法。通过计算均方根误差发现结合两种算法的滤波效果比单一卡尔曼滤波表现好,且与特征匹配相结合的统计分类计算方法能够有效地识别出5种波形。这一实时滤波监测系统能够有效反映出设备的运行情况及趋势,可为运行维护人员提供决策依据。

电力机车辅机测试系统

介绍一种通用型电力机车辅机测试系统,它可以自动实现系统电压、系统电流和各辅机三相电流的实时采集,动态波形显示和存储,全面方便地测试辅机系统。