基于变死区动态补偿的电液比例高精度点位控制

目的 针对以静扭矩为主的负载特性造成阀控马达特性的变死区特点,解决点位控制由于变死区引起的大定位误差问题。方法 选定一个死区补偿初值,以定位精度为目标,根据系统动态响应过程中的误差和误差变化特征信息,由死区补偿自学习算法寻求合适的死区补偿修正量。结果 在大范围内取不同负载扭矩值时,采用了变死区动态补偿算法均能得到高精度的定位控制。结论 采用变死区动态补偿方法,解决了电液比例阀控马达点位控制由于变死     

关于浮力场概念的引入及其P的力能二重性

在一个均匀且连续充满整个空间的静止液体中引入伴随重力场而存在的浮力场概念,通过它的场力做功揭示其P的力能二重性,进而把浮力场概念推广到液体(理想)的稳定流场中,并以新的观点和方法推导出液体(理想)作稳定流动的一系列重要定理、定律.对于进一步认识浮力本质及其应用有着重要意义.     

微弱信号提取中的小波方法研究

针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题，本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点，利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号，仿真结果表明：小波变换能够有效的消除噪声，将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。     

基于中值滤波的全垫升气垫船运动仿真参数滤波方法研究

研究了全垫升气垫船运动参数的滤波方法,提出了基于中值滤波预处理的Daubechies小波变换的参数滤波方法,利用中值滤波的去脉冲特性和Daubechies小波的高斯噪音消去特性对仿真全垫升气垫船运动参数滤波.仿真结果表明该方法可以有效去噪,明显改善信噪比.并且将中值滤波和FIR滤波方法结合,有效地减小了FIR使用的阶次,在提高信噪比的同时有效减少了群延时,改善了气垫船在线滤波的实时性能.     

改进数学形态方法及其在电能质量监测中的应用

在分析传统形态滤波方法缺陷的基础上，提出一种改进的数学形态方法来处理电能质量监测中采集数据的噪声问题．通过选取合适的结构元素，并利用不同的结构元素及其自适应的加权组合方式，设计了性能优异的电能质量扰动信号的处理方法，该方法能在保证信号局部特征的前提下对信号进行有效的去噪．文中介绍了算法的设计要点和步骤，并从仿真计算和实验设计两方面来分析所提方法的性能和效率．结果表明，该方法设计简单、计算速度快、易于硬件实现，是一种切实可行的方法。     

基于局部投影方法的混沌信号去噪

提出一种以Takens嵌入定理和影子定理为理论依据的对混沌信号较有效的去噪方法，该方法先根据Takens嵌入定理将待处理的含噪时间序列嵌入到合适的相空间M'中，由于混有噪声，相空间中的点将偏离真实动力学系统嵌入的流形M，去噪的目的就是估计M的位置，并将偏离M的点移近它。从而更新原时间序列。实验比较了局部投影去噪方法和小波函数方法的去噪效果，结果表明本文的方法对混沌信号的去噪很有效，且比单纯利用小波函数去噪的效果更好。     

变压器局部放电监测中的小波去噪方法

由于强烈的窄带周期干扰、白噪声和脉冲干扰等外部干扰,变压器局部放电在线监测技术中的局部放电信号提取一直是个难题.应用小波去噪技术研究了局部放电在线监测中的噪声抑制方法,对母小波及阈值(threshold)的自动选择方法进行了深入研究.仿真信号和现场实测信号分析表明,该方法适于变压器局部放电在线监测中的白噪声抑制,而对周期窄带干扰的抑制效果相对较差,需与其它对窄带周期干扰抑制效果较好的数字滤波方法结合,将具有良好的实际应用效果.     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂，但其分析手段更为灵活，具有更为精确的局部分析能力，对图像消噪是其一个最基本的应用．本文先讨论小波包的分解过程及算法，然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理．     

一种抗噪孤立字语音识别模型

论提出一种连续隐Markov模型和BP神经网络相结合的,具有两次辨识过程的抗噪孤立字识别模型,首先以连续隐Markov模型完成语音信号的时序建模并提供一次识别信息,以BP神经网络进行后处理,提取二次识别信息,识别结果由两次识别信息共同决定,实验证明,由于有效地利用了隐Markov模型的强时序信号处理能力和BP神经网络的强模式分类和泛化性能,这种识别模型明显地改善了孤立字识别系统的抗噪性能。     

步行机器人水平静稳定行走能量分析——关节驱动功率的计算

为从理论上对 4足步行机器人水平静稳定行走能量进行分析 ,本文就其机构模型、关节驱动功率以及优化的足端运动轨迹进行了讨论。