基于[WTHX]Y[WTHZ]参数的压电变压器端口串-并联接特性研究

以循环平稳随机过程的参数模型表示为研究对象,提出一种由循环平稳随机过程谐波级数表示(HSR)获得信号周期时变参数模型的方法.首先采用滑动平均参数模型(MA)来描述谐波级数表示中的联合平稳随机过程,然后利用谐波级数表示中谐波信号的周期性构造周期时变参数模型,最后通过仿真验证了模型的一致性.理论分析和仿真结果均表明在满足一定精度的条件下,可以由循环平稳随机过程的谐波级数表示获得周期时变参数模型.     

一种并-串结构机械手臂的研究

通过对几种典型少自由度并联机构的研究,基于人体手臂的运动形式,提出了一种新的结构,即并-串结构的机械手臂.该结构具有精度高,承载能力强,工作空间大,运动灵活,较好的工作姿态能力等特点.特别适用于狭小地域空间,姿态能力要求较高的场合.对该结构的设计,利用三维软件进行建模,对该两级结构的工作空间进行分析.进一步对结构进行静力学分析,从而求出整个结构的约束反力,为并-串结构的研究提供了理论基础.     

运算放大器的网络参数分析法

用双口网络Y参数描述运算放大器电路中的等效输入阻抗和反馈阻抗，分析运放电路的电压增益，为利用计算机分析、设计运放电路提供了一条有效途径．     

基于场论说的N端口网络参数推导

应用场论说中回路电流法的网络状态方程、回路自复阻抗和回路互复阻抗新公式,推导了任意线性无源N端口网络的Y参数及其它参数,并以实例对场论说的推导结论进行了验证.     

串并分布式算法的研究及其实现

分布式算法（distributed arithmetic，DA）是一项重要的FPGA技术，广泛应用于计算各种乘累加的场合。应用DA来实现数字滤波器具有很高的效率。本文讨论DA的基本原理及实现方法，着重研究串并分布式算法，并通过Modelsim进行仿真实现。     

径向振动环状压电陶瓷复合变压器的研究

提出了一种新型的径向振动压电变压器,该变压器由两个径向极化的压电圆环与一个金属圆环在径向复合而成。基于径向极化压电圆环与金属圆环的机电等效电路,利用解析法得出此类压电变压器的机电等效电路,借助等效电路推出了压电变压器的共振、反共振频率方程及电压增益方程。利用数值法研究了压电变压器共振、反共振频率及有效机电耦合系数与金属圆环尺寸的关系,探讨了压电变压器共振频率及电压增益和负载阻抗的依赖关系。最后,用阻抗分析仪测试了压电陶瓷复合变压器的基频频率,实验测试结果与理论结果有很好的一致性。     

基于递推最小二乘法的变压器参数辨识

提出一种变压器漏电抗的识别方法.该方法无需改变变压器低压侧的电流互感器配置,无需测量绕组电流,直接利用低压侧线电流,在分相列写回路方程的基础上,消去低压侧绕组环流的影响,利用递推最小二乘法识别漏电抗,解决了Y/△接线方式下三相变压器的漏电抗计算问题.讨论T型等效电路模型中漏电抗参数的可辩识性和算法的误差,给出一种提高识别算法准确性的改进方案,并对方案进行了验证.EMTP仿真结果表明,该算法能够正确识别各相的漏电抗,具有良好的应用前景.     

基于去极化电流特征量的油纸绝缘变压器等效电路参数辨识

变压器扩展德拜等效电路是分析变压器绝缘老化情况的重要途径,针对变压器等效电路极化支路数及其参数求解难的问题,根据电介质极化响应理论,提出去极化电流时域微分解谱法,分解去极化电流曲线中各个子谱线组成部分,并根据子谱线参数判定等效电路极化支路数和辨识等效电路参数,为构建准确反映变压器油纸绝缘状态的等效电路提供可靠而简便的方法,并通过与其他辨识方法进行对比,验证文中方法的有效性,从而为准确评估变压器绝缘状态提供重要依据。     

锂离子电池电-热-机耦合特性实验研究及关键参数辨识

针对锂离子电池的电-热-机耦合特性,设计了一套耦合特性综合测试系统,进行了电池不同倍率充放电工况下电-热-机耦合特性的测试与分析,以探究电池电特性、形变、温度的时间演变规律与空间分布特性,可以得到电池荷电状态(state of charge,SOC)-形变曲线具有明显的分段特性,可以辅助磷酸铁锂电池SOC估计的修正。基于该系统测试结果研究了电池充放电过程形变产生的机理,并进行了电池热膨胀系数的参数辨识。实验结果表明:高倍率放电时,在放电初期和中期电池边缘部分膨胀,放电后期收缩,而中心位置在放电初期和中期收缩,后期膨胀;低倍率放电时,电池表现为放电初期和后期整体收缩,中期整体膨胀。研究结果可为电池内部电-热-机耦合特性的理论分析与测试管理提供依据。     

基于电磁-结构耦合的异步电机外特性优化

为了改善电动汽车的动力性能,提出一种基于电磁-结构耦合分析的异步电机外特性优化方法．首先,根据等效电路分析了电机外特性(基速和最大输出功率)的影响因素,选择定子槽口宽度、转子槽宽、转子槽口高、转子槽深作为设计变量;其次,利用拉丁超立方实验和仿真方法获取了样本及相应的目标参数值,并建立了目标函数的克里金(Kriging)代理模型、径向基函数(RBF)及响应面方法(RSM)代理模型;最后,以效率为约束建立了优化模型,并用多目标优化算法进行参数优化．结果表明：相比原始设计,优化后的电机基速和最大输出功率分别增大了45.04 r/min和0.69 kW.     

Y型双入-双出水流道无阀压电泵研究

 针对Y 型单入-单出水流道无阀压电泵的输送流量较小, 设计了一种Y 型双入-双出水流道无阀压电泵结构。根据压电振子的结构尺寸、坐标及力学模型, 对压电振子中心振幅与理论容积变化量进行分析。对Y 型双入-双出水流道无阀压电泵流量进行理论计算。对两种压电泵进行流阻和流量的对比实验。结果表明:Y 型双入-双出水流道无阀压电泵效率及流量均大于Y 型单入-单出水流道无阀压电泵, 实验结果与理论分析基本一致。     

基于被连接件层次网络图的产品拆卸序列研究

本文提出基于CAD软件三维模型的装配层次关系而建立的被连接件层次网络图模型,并由此生成产品邻接矩阵.并采用约束逐步解除法生成拆卸序列.较好的解决了因零件较多而出现的组合爆炸问题.     

基于数据驱动的PID自整定方法的研究

传统的PID参数整定依赖于数学模型,通过大量工程实验来确定,这给PID的实际应用带来很大的局限性。文章基于数据驱动理论,提出一种PID参数在线自整定方法,适用于非线性离散系统,该方法无需系统模型的相关信息,且具有PID方法的适应性、抗干扰性、可靠性。通过仿真比较试验结果,验证了这种自适应数据驱动PID参数整定算法的可行性和有效性。     

基于PT的小型化振动主动控制系统的研究

本文利用压电变压器（PT）替代电磁变压器、开关功放替代线性功放设计一种小型化的振动主动控制系统。此系统中,直流低电压通过DC—DC转换模块转换为直流高电压。此电压作为驱动系统的母线电压,参考信号经过信号调理电路后进入DSP控制器,经过相关算法的处理输出PWM信号,开关功放将该信号放大,最后低通滤波器将此信号解调,解调后的高压交流信号作用于压电驱动器,从而达到振动主动控制的目的。     

一种新型惯性式压电执行器研究

设计了一种惯性式压电执行器.该执行器由身体和4个弹性足构成.每个弹性足是一个带夹层的压电双晶片,称之为复合压电双晶片.首先阐述了该执行器惯性冲击式的运动原理;然后从热力学角度推导出复合压电双晶片悬臂梁端部挠度与外电压、外力的关系式;以此为基础建立了执行器的动力学模型,用13个设计参数如压电片的长度、宽度、高度,执行器质量和驱动电压等表征了执行器的运动状态;最后以驱动电压幅值为自变量,固定其他设计参数,得到了电压幅值与执行器平均速度的关系曲线.此理论计算与试验结果基本相符,证明所建立的执行器动力学模型是合理的.     

基于阈值模型的室外气象参数研究

室外空气干球温度、湿球温度与太阳辐射强度是研究空调设计负荷的三个重要室外气象参数,研究它们同时出现的极端情况对于空调负荷设计具有重要意义.基于二元阈值模型研究室外空气干球温度与太阳辐射强度两参数统计规律,采用MCMC方法估计模型的参数,对该阈值模型进行分析与预测.结果表明,天津市6~9月平均每20天会出现一次极端高温,此时空调处于"失效"状态.     

基于速率梯度参数的道路线形评价研究

修正了传统对"速度梯度"概念理解和应用上的偏差,提出更加实用、有效的新参数对道路线形进行安全评价.采用理论分析和实践检验相结合的方法,提出了"速率梯度"概念,构造了速率梯度模对时间变化率参数;初步验证了速率梯度模对时间的变化率参数的振荡幅度与车辆发生交通事故之间存在一定的内在关系.文章分析结论说明借助于速率梯度模对时间的变化率参数的振荡分布可以初步实现对道路设计线形的安全性评价.     

基于关键点的残差全连接网络动态手势识别方法

车载动态场景下,为了提高基于视频手势识别的准确率和鲁棒性,提出了一种基于关键点的残差全连接网络手势识别算法.对在不同车辆平台、不同运动条件下采集的不同光照强度的视频数据进行归一化等预处理后提取视频帧的关键点,以关键点个数为准则进行了关键帧选取以提高运算性能和降低算法复杂度,将从关键帧中所提取的关键点送入残差全连接网络实现连续手势的识别.在不同光线与车内环境下,所提算法对6类动态手势的平均识别准确率达到96.72%,相较3D卷积神经网络(C3D)、卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)、长短时记忆网络(long short-term memory network,简称LSTM)和双流网络,其识别率分别提升了10.72%,6.40%,5.17%和4.50%.实验结果验证了所提算法在车载环境下连续手势识别的有效性.     

基于双代价参数SVM的生物医学文本指代消解研究

生物医学文本中的指代消解是生物医学信息抽取领域的一个重要组成部分.通过引入双代价参数对基本SVM方法进行改进,并在FlyBase语料集上进行了测试,准确率、召回率、F值分别达到53.9%、69.5%、60.7%.同时研究了特征向量的选择和取值对于实验结果的影响.最后与其他先进方法进行了对比.结果表明,在同样的语料上,基于双代价参数SVM方法优于其他先进的方法.