磁链轨迹法在变频调速系统中的应用

为了研究多样化的电动机变频调速方法并推出更加简便易行的系统,在分析磁链轨迹理论的基础上,探讨了一种把电力电子逆变器与电动机视为一体的调速方法。利用改变电力电子逆变器工作模式的方法,产生一组电压空间矢量,该电压空间矢量在电动机定子内的磁链轨迹为逼近圆形的正多边形。磁链的旋转角速度可以通过插入零电压矢量的方法改变,从而实现电动机的变频调速。研究结果表明:该系统具有物理概念清晰,系统结构简单,易于微机实现的特点。     

多电平逆变器技术及其原理综述

对多电平逆变器的基本原理和多电平逆变器的各种拓扑进行了分析,同时指出了各类拓扑的优缺点。分析了已有多电平逆变器不同的载波PWM控制方法,重点研究了多载波PWM控制方法,并以二极管钳位式五电平逆变器为例进行了仿真研究。同时采用了三次谐波注入法,对输出波形的谐波进行改善。     

光折变液晶系统的表面电荷调制模型

为了研究载流子的注入对液晶盒中电压的影响,构建了光折变液晶系统中表面电荷调制的载流子注入模型。在外加直流电场的作用下,液晶中的载流子向表面聚集,形成界面双电层。该双电层屏蔽了大部分的外加电场,使外加电压基本上都降落在界面双电层上。非均匀光照射时,在光亮区,来自于ITO电极的电荷将越过界面,产生载流子复合。而处于暗区的表面电荷密度基本保持不变,界面电荷层继续屏蔽外加电场,在液晶体内形成了与光强空间分布相对应的空间电荷场。基于以上模型,给出了界面附近的载流子和电场的动态演化过程,理论分析与已有的实验结果非常吻合。     

模块化虚拟液压仿真系统研究

液压系统的仿真,一直滞后于机械和电气系统。计算机和虚拟仪器技术的快速发展,给模块化构建虚拟液压系统提供了技术支撑。用虚拟仪器图形化编程软件,可以构建各液压元件的仿真模型,建立元件耦合模块,用液压元件仿真模型就可以建立虚拟液压系统仿真模型。虚拟仪器能够将真实的设备与虚拟仿真模型连接起来,将设备运行时的参数实时输入仿真模型,实现对系统运行监测和故障预报。采用该技术提高了液压技术水平,拓展了虚拟仪器的概念,真正实现了虚实结合,将虚拟仪器拓展为虚拟仪器仿真系统。     

VCS3020S语音通信系统分析

文章对VCS3020S语音通信系统体系的结构特点进行了分析,以进一步了解该系统的工作原理、了解未来综合空中交通服务网络中语音通信应用的特点。     

基于ASTFT和中值滤波的PRC-CW雷达FM干扰抑制方法

通过分析调频(FM)干扰对伪码调相连续波雷达相关检测性能的影响,发现当FM干扰超出伪码调相雷达自身抗干扰容限时,相关输出严重恶化.针对该问题,考虑到伪码在时频平面上是近似均匀和平坦的,而FM干扰则具有较好的时频聚集性,该文提出了基于自适应短时傅里叶变换(ASTFT)和中值滤波的FM干扰抑制方法.该方法通过对时频平面上被干扰污染的部分进行中值滤波,实现了对FM干扰的抑制.对不同信干比情况下线性调频和正弦调频干扰抑制前后的相关输出进行了仿真分析.结果表明,该方法能够有效抑制干扰,使相关输出得到显著改善.     

基于累积量的通信信号调制样式类间识别

为了避免通信信号调制识别过程中的去载波、波形恢复和符号定时等预处理过程,该文将高阶累积量直接用于中频数字信号的识别。该算法通过估算信号功率对高阶累积量进行归一化,克服了信号幅度缩放的影响,从而使该算法不需要信号的任何先验知识。仿真证明高阶累积量对具有不同包络特征的信号具有良好的识别能力,并且在高信噪比时六阶累积量比四阶累积量的识别效果更好。     

寄生参数对半导体激光器直接调制特性的影响

通过理论推导和模拟计算,给出激光器调制带宽和其它参数之间的关系。分析了不同张驰振荡频率、衰减系数和寄生参数下的调制特性。结果表明当寄生参数过大时,激光器的3 dB调制带宽主要受寄生参数限制,因而只能在解决了寄生参数限制的前提下,通过对器件的有源区和结构进行优化才能获取高的3 dB调制带宽。对于制作的聚酰亚胺埋沟掩埋激光器和AlGaInAs脊型波导激光器其最大3 dB调制带宽分别为5 GHz和8.5 GHz,定性地解释了两类半导体激光器调制特性的测试结果。     

基于模型的同信道MSK信号解调方法

设计了以cochannel模型为基础的MSK信号的解调技术,通过一系列的测试来估算其性能,并以此对现有的调制方案提出改进建议。     

A novel approach of hybrid genetic optimization with elite ant colony: Application in the modulation recognition

A novel approach (HGO-EAC) for hybrid genetic op-timization (GO) with elite ant colony (EAC) is proposed for the automatic modulation recognition of communication signals,through which we improve the basic ant colony algorithms by referencing elite strategy and present a new fusion strategy for genetic optimization and elite ant colony. This approach is used to train the neural networks as the classifier for modulation. Simula-tion results indicate good performance on an additive white Gaus-sian noise (AWGN) channel,with recognition rate reaching to 70% especially for CW even at signal-to-noise ratios as low as 5 dB. This approach can achieve a high recognition rate for the typical modulations such as CW,4ASK,4FSK,BPSK,and QAM16. Test result shows that it has better performance than BP algorithm and basic ant colony algorithms by achieving faster training and stronger robustness.