基于Lissajous曲线拟合的EFPI光纤传感器腔长解调

为提高非本征光纤珐珀传感器(Extrinsic Fabry-Perot Interferometric, EFPI)腔长解调的精度，基于EFPI传感器反射光谱近似余弦函数的特性，设计了一种基于李萨如图形(Lissajous-Figure)与标准形式椭圆曲线拟合的解调方法。将两组光强信号经过坐标变换拟合为标准椭圆曲线，以减少求解参数；并通过经验模态分解对数据进行分析，去余项后将得到的极值点代入椭圆曲线求解。将离散数据点分别移动5、10、15、20、25个点测试五组不同相移对解调结果的影响并选取其中误差最小的一组对EFPI传感器进行横向负载实验，分别施加5~25 N的应力，通过拟合椭圆曲线的解调方法将计算腔长差与理论腔长差相对比。结果表明，实际腔长差随负载成正比，平均误差值为5.690%左右，可以准确获取 EFPI 的腔长。     

低功耗数字化调制解调平台的设计与实现

针对卫星通信信道设备低功耗和数字化的需求,提出一种低功耗、数字化卫星调制解调平台的设计方法。前端通过AD9364完成模拟信号和数字信号的转换,后端采用大规模FPGA进行数字信号处理。测试结果表明,该调制解调平台通过加载不同的软件,可实现数据速率可变、调制解调方式可变、多种编译码方式、扩展L频段(950～2 150 MHz),大幅度降低了平台的体积和功耗,可作为一个成熟平台应用于卫星通信终端或便携站的产品设计中。     

智能车弯道行进算法的研究与实现

智能车在弯道处快速、平稳、准确的行进是循迹行进的关键问题。基于此提出了一种基于CCD摄像头进行路径识别的智能车分阶段全闭环控制方法,智能车在行进中依据导航线的曲率进行直道和弯道的辨识,并在直道和弯道部分采用不同的控制方法,实现弯道提前减速,直道加速通过,在直道与弯道的行进中均采用全闭环控制。视觉系统通过CCD摄像头提取路径中的导航线并计算导航线曲率以及智能车相对于导航线的平行偏移值和航向角偏差;主控系统依据导航线曲率选取控制策略,根据平行偏移值和航向角偏差计算转向角度与行进速度并通过控制执行机构完成转向与速度调节,控制结果通过视觉系统与测速装置反馈给主控系统,实现全闭环控制。以第十五届全国大学生机器人大赛为背景搭建实验系统,经过多次的调试与实验,智能车在赛道上最大运行速度可达3.5 m/s,全程平均速度约为2.8 m/s,实际测得最大偏离距离为35 mm,在允许误差范围之内。通过实际的实验系统,验证了智能车分阶段全闭环控制算法的可行性。     

风电机组传动链典型故障特征提取方法

为解决风电机组传动链易发生故障的问题,文章阐述了风电机组齿轮箱特征频率的计算方法和基于振动信号分析的故障特征提取方法。结合实际情况,以行星级齿轮磨损、中间轴小齿轮崩齿、高速轴齿轮崩齿和发电机轴承电腐蚀等典型故障为例,通过齿轮箱特征频率和传动链典型故障振动信号基本特征分析,可较好地完成故障识别。结果表明,采用经典信号处理方法能对上述典型故障进行特征提取,验证了经典方法对单一、明显故障特征提取的有效性,为深入开展传动链故障特征提取方法研究奠定了基础,为风电机组故障检修维护提供了技术支撑。     

宽带数字接收机IQ不平衡估计与自适应补偿算法

针对宽带调制解调技术中广泛存在的IQ不平衡问题,在IQ不平衡模型及补偿原理的分析基础上提出了一种宽带数字接收机IQ不平衡估计与自适应补偿算法。首先利用解调数据对IQ不平衡参数进行实时估计,然后利用估计参数对接收信号进行自适应补偿。实验结果表明,所提算法可以有效解决宽带调制解调系统中普遍存在的IQ不平衡问题,提升系统误码性能。