红外焦平面阵列成像制导技术的发展

说明了国外红外焦平面阵列成像制导技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用.介绍了红外焦平面阵列成像制导技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展红外焦平面阵列成像制导技术的优势和重要性.重点探讨了几种红外焦平面阵列成像制导技术的性能及其特点.最后论述了红外焦平面阵列成像制导技术的发展动向与分析.     

局域寿命控制NPT-IGBTs稳态模型

提出了局域寿命控制下的NPT-IGBT稳态模型.通过与二维器件数值仿真比较,表明模型结果和仿真结果能较好地吻合.基于该模型,详细地分析了局域寿命区的参数对器件正向特性的影响.通过对基区空穴浓度的分析,澄清了长期以来对于最优局域低寿命区位置的不同看法,将各种结论统一起来.     

用于FBG解调的AWG芯片的设计、仿真与制备

设计、仿真并制备了一种用于光纤布拉格光栅(FBG)解调的阵列波导光栅(AWG)芯片。该芯片基于SOI衬底进行制备,并在AWG的输入/输出波导、阵列波导与平板波导之间采用双刻蚀结构进行优化。经仿真,该AWG的插入损耗为1.5dB,串扰小于 -20dB,3dB带宽为1.5nm。优化后的AWG芯片采用深紫外光刻技术、电感耦合等离子体等技术制备。经测试,该AWG的插入损耗为3dB,串扰小于 -20dB,3dB带宽为2.3nm。搭建了基于该AWG的解调系统,解调实验结果表明,该系统在0.8nm范围内的解调精度可达11.26pm,波长分辨率为6pm。     

Bayer阵列图像去马赛克算法综述

Bayer阵列图像去马赛克技术是对稀疏采样的Bayer阵列图像进行RGB信息重建,图像重建质量是成像设备评价的重要因素之一,同时也对其他计算机视觉任务(如图像分割、人脸识别)产生影响。随着深度学习方法的快速发展,图像去马赛克领域提出了多种高性能算法。为了便于研究者更全面了解图像去马赛克算法的原理和研究进展,本文对该领域的经典算法和深度学习算法进行综述。首先对Bayer采样阵列原理和图像去马赛克技术进行概述。然后将现有方法分为传统方法和基于深度学习方法两类进行总结,同时根据去马赛克任务是否具有独立性,将深度学习方法分为独立去马赛克任务和联合去马赛克任务两类,分析不同方法的原理和优缺点,重点阐述基于深度学习的去马赛克方法的网络结构和重建机理,介绍去马赛克领域常用的公共数据集和性能评价指标,并对图像去马赛克相关实验进行分析对比。最后,围绕网络深度、运算效率和实用性等方面分析了现阶段图像去马赛克技术面临的挑战及未来发展方向。目前,基于深度学习的图像去马赛克方法已成为主流发展方向,但仍然存在计算成本较高、实际应用性不强等问题。因此,如何开发出重建精度高、处理时间短以及实用性强的图像去马赛克方法,是该领域未来重要的研究方向。     

基于2D-MUSIC算法L型声阵列的轴承故障研究

随着传感器阵列技术的发展,越来越多阵列技术用于设备的故障诊断研究中。针对设备中多滚动轴承诊断中故障的定性与定位问题,开展了基于2D-MUSIC算法L型声阵列的轴承故障定位理论仿真研究,旨在进行阵列参数的优化。根据滚动轴承声学信号特性,进行L型麦克风阵列下利用2D-MUSIC算法对双声源信号进行仿真计算,通过改变信噪比、阵元间距以及阵元数量等参数进行仿真分析,确定最优声阵列参数。仿真结果表明,在两个信号源确定的情况下,通过优化阵列参数可以提高其故障定位分辨率并对声源定位系统进行优化。研究对于有轨机车多轴承驱动系统轴承故障的快速定位和实时诊断技术有较好的理论指导意义。     

基于欠采样的载频与二维到达角联合估计方法

针对阵列参数估计中传统奈奎斯特采样定理给采样和存储设备带来的巨大压力,提出了一种基于随机解调(RD)阵列结构的信号载频与二维到达角(2D-DOA)联合估计方法。利用不同天线阵列之间的互相关矩阵构造协方差矩阵,基于旋转不变子空间(ESPRIT)方法求解载频和2D-DOA参数,同时克服了载频和2D-DOA之间的配对问题。仿真实验结果证明了该方法能较好地从较少的欠奈奎斯特样本中估计目标信号的载波频率和2D-DOA,并恢复原信号的时域波形。     

基于半监督机器学习法的光伏阵列故障诊断EI北大核心CSCD

由于光伏组件的非线性输出特性,传统故障保护装置难以检测到所有故障,从而导致光伏阵列出现安全问题和火灾危险。针对传统故障保护装置存在的缺陷问题,提出一种基于半监督机器学习(semi-supervised machine learning,SSML)算法的光伏阵列故障诊断模型,模型利用参考光伏组件将光伏阵列电压与电流归一化,通过半监督机器学习算法分析光伏阵列工作点状态,进而检测故障和识别故障类型。该故障诊断模型仅需要少量容易测量的标签数据,且对环境变化有较强适应能力。最后,通过仿真和实验,验证该故障诊断模型的有效性。     

基于改进滑模控制的光伏最大功率点跟踪技术

为了充分利用太阳能,改善光伏发电中普遍存在的跟踪速度慢、输出功率不稳定、转化效率低等缺点,基于光伏阵列工作特性和滑模变结构控制的特点,提出一种最大功率点跟踪控制策略。采用Boost电路作为实现电路,通过分析光伏阵列输出特性,设计相应滑模控制器,并对其中非线性分量进行改进;采用微滑模层代替传统的滑模面,减小系统振荡。利用Simulink仿真软件对该控制策略改进前后进行仿真分析,并与传统控制方法中的扰动观察法进行对比。仿真结果表明,该控制策略在跟踪速度、超调量以及跟踪的动态稳定性控制方面表现良好。     

基于红外测温技术的电力变压器过热故障在线监测系统

文章设计了一款基于红外测温技术的变压器在线监测系统,以实现全天候实时温度监测和故障报警。     

阵列式气体传感器的信号采集系统设计

为了对室内空气质量和环境中有害气体浓度进行监测,设计一款MSP430F149单片机阵列式气体传感器信号采集系统。该系统设计一种新型的信号采集电路,采用单片机内部ADC模块对气敏传感器敏感电阻进行采样,并通过UART串口将采集到的数据发送到LabVIEW上位机,实时显示气敏元件电阻变化。给出信号采集系统的硬件设计以及MSP430F149单片机和LabVIEW上位机的软件设计方案,通过实验验证该阵列式气体传感器信号采集系统的正确性和可行性,具有较高采集精度和环境适应性,有非常广阔的应用前景。