一种新的单端输入迟滞比较电路

设计了一种结构特殊的迟滞比较器.电路为单端输入,翻转电压以及迟滞电压均由电路内部产生,通过对电路内部的参数调节即可改变翻转电压和迟滞电压的具体值.电路自身具有一个结构简单的电流源产生电路,不需要从外界获取偏置电压、仅由电源供电,因此有很强的独立性.通过0.6 μm CMOS工艺来实现,HSpice仿真结果表明:在3 V的工作电压下翻转电平可设置在100～240 mV之间,迟滞电压能精确到5 mV,瞬态响应时间小于1 μs.     

蒸汽辅助涡轮对增压汽油机瞬态响应特性影响的模拟

为改善废气涡轮增压汽油机加速工况时的瞬态响应特性,提出了蒸汽辅助涡轮增压的方法.基于一款废气涡轮增压汽油机,采用GT-Power软件分别建立并标定了蒸汽辅助涡轮增压与废气涡轮增压的仿真模型.针对该汽油机的常用转速2000r/min,研究了各种蒸汽参数对增压系统及汽油机性能的影响.结果表明,在2000r/min时的加速工况,蒸汽辅助涡轮能使汽油机加速迟滞时间缩短48.0%,加速扭矩提升9.7%.因此,蒸汽辅助涡轮能有效改善增压汽油机的加速性和动力性.     

脉冲电流对AZ21镁电极电压滞后的影响

AZ21镁合金在硫酸镁溶液中会产生表面膜,导致严重的电压滞后问题.加载脉冲电流可以减少AZ21镁合金的滞后时间,缩短放电初期时的电压降,降低平衡电压,提高放电平稳性等,有利于AZ21镁合金在电池中的应用.本文利用恒电流法、多电流阶跃法、电化学阻抗、扫描电镜等多种方法对AZ21镁合金在2 mol·L-1的MgSO4溶液的电压滞后问题进行实验研究.结果表明,经50 mA脉冲电流1 s后,AZ21的电压滞后时间可从6.35 s (3.23 V)降至0.59 s (0.034 V).     

高负荷轴流式电辅助增压器的初步设计与性能研究

为解决增压发动机涡轮迟滞效应所带来的环境和操纵性问题,从实际使用角度出发,参考国内外的设计技术标准,采用轴流压气机的形式,为大功率发动机设计了一款在设计工况点流量为0.53 kg/s、总压比为1.3、等熵效率为86.95%的电辅助增压器.通过全三维数值模拟方法,对电辅助增压器的性能进行计算,得到流场细节和设计转速下的性能曲线,并对设计工况点和近失速工况点的流动状态和造成流动损失的原因进行分析.     

考虑液压迟滞的汽车主动式稳定杆改进算法

为了实现车辆的主动侧倾控制,针对液压式主动稳定杆(active stabilizer bar,ASB)系统的液压迟滞,提出了一种改进的控制算法。算法先由模糊规则计算出权重系数,再对侧向加速度实测值与估计值进行动态加权处理,并将该加权值用于反侧倾力矩的计算。基于硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)仿真实验平台,在典型工况下进行了实验研究。实验结果表明:改进的控制算法能够补偿液压式ASB系统的液压迟滞,进一步改善了车辆的侧倾稳定性与行驶平顺性。     

动态迟滞非线性自适应补偿控制方法

针对典型的动态迟滞特征模型,提出了一种新型的迟滞补偿控制方法.通过乘以一个斜率转换因子, 将具有近似线性特性的理想迟滞模型转化成实际的期望输出模型.采用自适应滑模控制原理求取迟滞补偿控制量,以保证实际的迟滞特性能够达到期望的线性输出特性.仿真实验结果表明,该自适应滑模迟滞补偿方法能够有效地补偿动态迟滞特性.     

自适应光纤自动切换保护检测仪的设计

传统光纤自动切换保护装置存在光功率在线监控精度低、保护倒置模式不可自适应配置等缺点,为此,设计了一种新型的光纤自动切换在线检测仪。新方法利用熔融拉锥型工艺将输入端进行90%︰5%︰5%分光,90%光作为业务光透传,5%光进行功率测量,5%光用于光保护倒置电路设计。光功率测量采用独立光路,并使用低暗电流、高响应度的InGaAs-PIN光电探测器进行光电转换,功率在线检测误差精度设计小于0.2 dBm;使用嵌入式单片机控制,光保护装置内置在线可调电压DAC,迟滞比较器的比较电压动态可调,从而实现任意功率自适应跳变的功能,解决传统光纤自动切换不可配置的缺点。     

基于卡尔曼滤波的迟滞神经网络风速序列预测

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式,构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法,将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上,构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析,并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合,从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明,迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构,能够有效改善网络的泛化能力,预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度,降低预测误差.     

视频异常行为识别与分级预警系统

参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。     

循环蠕变加载下疲劳裂纹扩展速率的探讨

根据循环蠕变加载下应力-应变迟滞徊线的周期性,提出了在一个循环周期内以应变能密度为损伤参量,并把材料的机械疲劳损伤和蠕变损伤统一处理的方法,以解决这两种损伤之间的交互作用问题;指出了在循环蠕变的加速现象中包含了这两种损伤之间的交互作用的效果;借助于等效杨氏模量概念,对静蠕变公式进行修正后用于循环蠕变的应变计算,进而对能量密度进行计算。然后参照单轴疲劳的研究过程,导出了循环蠕变加载下基于能量密度的疲劳裂纹扩展速率公式。