一类多频线谱振动的主动控制方法

针对多频线谱振动提出一种新的主动控制方法--多通道解耦LMS自适应滤波方法.该方法以多个并行的LMS自适应滤波器结构和带通滤波器组成前馈控制器,带通滤波器对自适应滤波器进行解耦,以一个单自由度的减振器作为执行机构,对多个频率线谱振动进行主动减振.综合了LMS算法的快速性和频域自适应滤波的有效性,物理意义清晰,易于扩展.应用于国产某型机械式制冷机的主动减振,用B&K的PULSE 7700对现场调试结果进行分析,验证了该方法的有效性.     

交叉更新参考信号的振动主动控制方法

针对参考频率与振源信号频率不一致时自适应前馈式振动主动控制方法无法取得良好控制效果的问题,提出了一种交叉更新参考信号的方法。该方法将余弦、正弦信号分量通过交叉更新得到带有幅值和相位信息的初始信号,再经正交化处理来保证正弦、余弦信号幅值稳定且只含有相位的更新信息。结合传统的滤波-X最小均方(FXLMS)方法,通过带通滤波器,有效滤除了谐波成分的残余振动信号,从而形成了一种振动主动控制方法。仿真和试验结果表明,振动主动控制方法能够在获得的参考信号频率不准确的情况下,通过交叉更新参考信号将参考信号频率收敛到实际的振源信号频率,在无法获得准确的振源信号频率的条件下进行有效的振动主动控制。     

基于局部均值分解和共振解调的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承原始振动信号信噪比小,以及传统共振解调中带通滤波器参数选择难以确定,且依赖于人的主观经验的问题,提出一种基于局部均值分解和共振解调相结合的方法;该方法首先利用局部均值分解算法将振动信号分解成多个分量,再通过希尔伯特(Hilbert)变换获得各个分量的时频图,然后利用快速谱峭图算法自动确定带通滤波器的中心频率和带宽,最后对信号进行带通滤波和包络解调分析完成故障诊断。数字仿真信号和滚动轴承实验证明了该方法的有效性。     

基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取

针对共振解调方法容易受到噪声干扰,以及带通滤波器参数难以确定,很大程度上依赖经验的问题,提出一种基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取方法;利用奇异值分解算法,将轴承振动信号分解成多个奇异值分量,计算各分量的峭度值,选择峭度值最大的分量,利用谱峭度算法确定中心频率和带宽,并对该分量信号进行带通滤波和包络解调分析。结果表明,提取性能以及鲁棒性能实验证明了该方法能够自适应确定滤波频带,降低噪声干扰的影响,并且在带通滤波器失效情况下有良好的稳定性。     

一种应用于DDS+PLL混合频率综合器中的滤波器设计

主要研究设计了PLL+DDS环外混频混合频率综合器中的带通滤波器,系统把DDS与PLL经混频器混频后,通过窄带带通滤波器滤波,得到了所需中心频率的输出信号.为了缩短设计周期,提高微带线带通滤波器的性能,通过ADS中的无源电路设计向导,设计出了一种中心频率为2.5GHz,带宽为65MHz,阻带频率在2.375GHz和2.625GHz处衰减幅度大于50dB的平行耦合微带线带通滤波器.最后经过实物测试表明,设计出的平行耦合微带线带通滤波器满足各项指标要求.     

基于LMF100的自动跟踪带通滤波器的设计与实现

开关电容滤波器较其他滤波器更易实现对信号频率的跟踪滤波.采用LMF100开关电容滤波器芯片和锁相环电路MC14046,研究与设计了一种简单实用的自动跟踪带通滤波器.该滤波器是一个四阶的由LMF100中两节工作模式1的二阶带通滤波器级联构成,使用MC14046锁相环和双BCD同步加计数器MC14518对输入信号产生100或50倍频脉冲作为LMF100的时钟,实现带通滤波器中心频率的自动跟踪.实验结果表明,该滤波器取得了较好的跟踪滤波效果.     

改进经验模态分解与谱峭度法的步态信号特征分析

通过对步态信号进行分析,提出基于能量矩占比与方差贡献率的改进经验模态分解和谱峭度法的步态信号特征频率分析方法. 改进的经验模态分解消除了传统分解过程中存在的低频虚假本征模态分量,抑制了高频噪声的干扰. 通过确定谱峭度图上的中心频率和带宽构造带通滤波器对信号进行包络解调分析,并通过实验验证了该方法能有效提取步态信号的特征频率,为步态信号的后期研究提供一条新的思路.     

用于神经信号检测的低噪声CMOS前端放大器的设计

采用斩波稳定技术设计了一款低噪声CMOS放大器.该放大器用于神经信号的检测和放大,包括调制解调器、rail-to-rail输入放大级、带通滤波器、低通滤波器和振荡器5个模块.其中,rail-to-rail输入放大级提高了电路的输入共模范围,带通滤波器减小了残余失调,整个斩波稳定系统使电路显现低噪声特性.该电路采用TSMC 0.35μm CMOS工艺进行了仿真流片设计,低频等效输入相关噪声谱密度为13.2 nV/sqrt(Hz),开环增益为100 dB,3 dB带宽10 kHz,芯片面积为980μm×450μm.仿真结果显示,基于斩波稳态技术的低噪声放大器可作为一种有效的神经信号检测的前端电路.     

一种改进结构的LTCC滤波器

提出了一种新的LTCC(低温共烧陶瓷)带通滤波器的结构及其理论依据.在一般LTCC模块内部,通孔做为一种电气连接单元,在信号频率足够高时其引入的电感会使模块性能恶化.参考传统腔体滤波器的结构,将腔体滤波器设计方法与LTCC技术结合在一起,以通孔取代圆杆,提出了一种LTCC滤波器的新结构.并设计出了一种尺寸为2 mm×1.3 mm×0.95 mm的LTCC滤波器,可适用于802.11a无线局域网等应用领域.测试结果表明该滤波器指标满足设计要求.     

周期振动信号测量优化方法的探讨

针对周期振动信号测量过程中受到的各种干扰,根据分析傅立叶变换和数字滤波器基本原理,选取FIR带通滤波器作为滤除干扰信号的方法.并通过实验比较该滤波方法的多种使用方案,结合对信号采集周期的选取提出了一种适合此类周期振动信号的最佳优化方法.实验结果表明,该方法能够成功提取有用信号,既保证数据的稳定性又提高了信号的测试效率.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.